A Mobile Health Intervention to Improve Self-Care in Patients With Heart Failure: Pilot Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a progressive chronic disease affecting 6.5 million Americans and over 15 million individuals globally. Patients with HF are required to engage in complex self-care behaviors. Although the advancements in medicine have enabled people with HF to live longer, they often have poor health-related quality of life and experience severe and frequent symptoms that limit several aspects of their lives. Mobile phone apps have not only created new and interactive ways of communication between patients and health care providers but also provide a platform to enhance adherence to self-care management. OBJECTIVE: The aim of this pilot study was to test the feasibility of a newly developed mobile app (HeartMapp) in improving self-care behaviors and quality of life of patients with HF and to calculate effect sizes for sample size calculation for a larger study. METHODS: This was a pilot feasibility randomized controlled trial. Participants were enrolled in the hospital before discharge and followed at home for 30 days. The intervention group used HeartMapp (n=9), whereas the control group (n=9) received HF education. These apps were downloaded onto their mobile phones for daily use. RESULTS: A total of 72% (13/18) participants completed the study; the mean age of the participants was 53 (SD 4.02) years, 56% (10/18) were females, 61% (11/18) lived alone, 33% (6/18) were African Americans, and 61% (11/18) used mobile phone to get health information. The mean engagement with HeartMapp was 78%. Results were promising with a trend that participants in the HeartMapp group had a significant mean score change on self-care management (8.7 vs 2.3; t3.38=11, P=.01), self-care confidence (6.7 vs 1.8; t2.53=11, P=.28), and HF knowledge (3 vs -0.66; t2.37=11, P=.04. Depression improved among both groups, more so in the control group (-1.14 vs -5.17; t1.97=11, P=.07). Quality of life declined among both groups, more so in the control group (2.14 vs 9.0; t-1.43=11, P=.18). CONCLUSIONS: The trends demonstrated in this pilot feasibility study warrant further exploration on the use of HeartMapp to improve HF outcomes. TRIAL REGISTRATION: Pilot study, no funding from National agencies, hence not registered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».