American Heart Association’s Cholesterol CarePlan as a Smartphone-Delivered Web App for Patients Prescribed Cholesterol-Lowering Medication: Protocol for an Observational Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adoption of healthy lifestyle and compliance with cholesterol-lowering medication reduces the risk of cardiovascular disease (CVD). The use of digital tools and mobile technology may be important for sustaining positive behavioral change. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to evaluate the feasibility and acceptability of administering the Cholesterol CarePlan Web app developed by the American Heart Association aimed at improving lifestyle and medication adherence among patients prescribed cholesterol-lowering medication. The secondary objective is to assess the Web app's efficacy. METHODS: A prospective, observational feasibility study will be conducted to demonstrate whether the Web app may be successfully taken up by patients and will be associated with improved clinical and behavioral outcomes. The study will aim to recruit 180 study participants being prescribed cholesterol-lowering medication for at least 30 days across 14 general practices in London, England. Potentially eligible patients will be invited to use the Web app on a smartphone and visit general practice for three 20-minute clinical assessments of blood pressure, height, weight, smoking, and nonfasting cholesterol over 24 weeks. The feasibility of administering the Web app will be judged by recruitment and dropout statistics and the sociodemographic and comorbidity profile of consenting study participants, consenting nonparticipants, and all potentially eligible patients. Acceptability will be assessed using patients' readiness to embrace new technologies, the usability of the Web app, and patient satisfaction. The efficacy of the Web app will be assessed by changes in medication adherence and clinical risk factors by levels of the Web app compliance. RESULTS: This study is currently funded by the American Heart Association. Initial study recruitment will take place between February and July 2018 followed by patient follow-up. Patient level data will be obtained in January 2019. Data analysis will be completed by February 2019. Results will be submitted for publication in March 2019. CONCLUSIONS: The potential of an app to improve patients' lifestyle and management of cholesterol may inform the design of a randomized controlled trial and the delivery of more effective CVD prevention programs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/9017.
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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 | 0,039 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,010 |
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 ».