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Enregistrement W2776467836 · doi:10.2196/resprot.8057

Daily Activity Measured With Wearable Technology as a Novel Measurement of Treatment Effect in Patients With Coronary Microvascular Dysfunction: Substudy of a Randomized Controlled Crossover Trial

2017· article· en· W2776467836 sur OpenAlexvenueno aff
Kade Birkeland, Raj M. Khandwalla, Ilan Kedan, Chrisandra Shufelt, Puja K. Mehta, Margo Minissian, Janet Wei, Eileen Handberg, Louise Thomson, Daniel S. Berman, John W. Petersen, R. David Anderson, Galen Cook‐Wiens, Carl J. Pepine, C. Noel Bairey Merz

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicinePlaceboAnginaCrossover studyRanolazineRandomized controlled trialCoronary artery diseaseClinical trialCardiologyPhysical therapyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital wearable devices provide a "real-world" assessment of physical activity and quantify intervention-related changes in clinical trials. However, the value of digital wearable device-recorded physical activity as a clinical trial outcome is unknown. OBJECTIVE: Because late sodium channel inhibition (ranolazine) improves stress laboratory exercise duration among angina patients, we proposed that this benefit could be quantified and translated during daily life by measuring digital wearable device-determined step count in a clinical trial. METHODS: We conducted a substudy in a randomized, double-blinded, placebo-controlled, crossover trial of participants with angina and coronary microvascular dysfunction (CMD) with no obstructive coronary artery disease to evaluate the value of digital wearable device monitoring. Ranolazine or placebo were administered (500-1000 mg twice a day) for 2 weeks with a subsequent 2-week washout followed by crossover to ranolazine or placebo (500-1000 mg twice a day) for an additional 2 weeks. The outcome of interest was within-subject difference in Fitbit Flex daily step count during week 2 of ranolazine versus placebo during each treatment period. Secondary outcomes included within-subject differences in angina, quality of life, myocardial perfusion reserve, and diastolic function. RESULTS: A total of 43 participants were enrolled in the substudy and 30 successfully completed the substudy for analysis. Overall, late sodium channel inhibition reduced within-subject daily step count versus placebo (mean 5757 [SD 3076] vs mean 6593 [SD 339], P=.01) but did not improve angina (Seattle Angina Questionnaire-7 [SAQ-7]) (P=.83). Among the subgroup with improved angina (SAQ-7), a direct correlation with increased step count (r=.42, P=.02) was observed. CONCLUSIONS: We report one of the first studies to use digital wearable device-determined step count as an outcome variable in a placebo-controlled crossover trial of late sodium channel inhibition in participants with CMD. Our substudy demonstrates that late sodium channel inhibition was associated with a decreased step count overall, although the subgroup with angina improvement had a step count increase. Our findings suggest digital wearable device technology may provide new insights in clinical trial research. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01342029; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01342029 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6uyd6B2PO).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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