Using Mobile Health Intervention to Improve Secondary Prevention of Coronary Heart Diseases in China: Mixed-Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary heart disease (CHD) is the leading cause of cardiovascular mortality worldwide, yet implementation of evidence-based strategies for secondary prevention remains suboptimal. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility, specifically the usability and acceptability, and estimate the preliminary effectiveness of a mobile health (mHealth) intervention targeting both physicians and patients to improve adherence to evidence-based medications and lifestyle modifications. METHODS: We conducted a 12-week pre-post interventional pilot study at two sites in Shanghai and Hainan, China. Physicians used the app designed in this study to prescribe evidence-based medicines and record patient information. Eligible and consenting patients received automatic text messages or voice calls 4 to 5 times per week for 12 weeks on medication adherence and healthy behaviors. Interviews were conducted among 10 physicians and 24 patients at the two sites for their thoughts on medication adherence and feedback on the usability and acceptability. Questions on usability and acceptability were also asked in a patient follow-up survey. With regard to estimating effectiveness, the primary outcome was medication adherence (as estimated by the Morisky Green Levine Scale) at 12 weeks. Secondary outcomes included physical activity, smoking status, fruits and vegetables consumption, and facility visit frequency. RESULTS: Interview findings and patient survey showed the good usability and acceptability of the intervention. Among 190 patients who completed the intervention, there was a significant increase in medication adherence (odds ratio [OR] 1.80, 95% CI 1.14-2.85). The study also showed decrease of smokers' percentage (-5%, P=.05), increase of daily vegetables consumption frequency (+0.3/day, P=.01), and community health care center visit frequency (+3 in 3 months, P=.04). The following site-specific differences were noted: medication adherence appeared to increase in Hainan (OR 14.68, 95% CI 5.20-41.45) but not in Shanghai (OR 0.61, 95% CI 0.33-1.12). CONCLUSIONS: Our study demonstrated that the intervention was feasible in both a tertiary care center and an urban community health center in China. Preliminary results from pre-post comparison suggest the possibility that provider and patient-linked mHealth interventions may improve medication adherence and lifestyle modifications among CHD patients, especially in resource-scarce settings. Randomized controlled trials are needed to verify the findings.
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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 | 0,016 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».