The Impact of Text Messaging on Medication Adherence and Exercise Among Postmyocardial Infarction Patients: Randomized Controlled Pilot Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to evidence-based therapies such as medications and exercise remains poor among patients after a myocardial infarction (MI). Text message reminders have been shown to improve rates of adherence to medication and exercise, but the existing studies have been of short duration. OBJECTIVE: Two single-center randomized controlled pilot trials were conducted to evaluate the impact of text message reminders over 12 months on adherence to cardiac medications and exercise among patients receiving cardiac rehabilitation after hospitalization for MI. METHODS: In the medication adherence trial, 34 patients were randomized to receive usual care alone or usual care plus daily text message reminders delivered at the time of day at which medications were to be taken. In the exercise adherence trial, 50 patients were randomized to receive usual care alone or usual care plus 4 daily text messages reminding them to exercise as directed. RESULTS: The text message reminders led to a mean 14.2 percentage point improvement in self-reported medication adherence over usual care (P<.001, 95% CI 7-21). In the exercise trial, text message reminders resulted in an additional 4.2 days (P=.001, 95% CI 1.9-6.4) and 4.0 hours (P<.001, 95% CI 2.4-5.6) of exercise per month over usual care and a nonsignificant increase of 1.2 metabolic equivalents (METS; P=.06) in exercise capacity as assessed by a BRUCE protocol at 12 months. CONCLUSIONS: Text message reminders significantly increased adherence to medication and exercise among post-MI patients receiving care in a structured cardiac rehabilitation program. This technology represents a simple and scalable method to ensure consistent use of evidence-based cardiovascular therapies. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02783287; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02783287 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6sBnvNb05).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».