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Enregistrement W2894645052 · doi:10.1186/s40814-018-0345-x

Evaluation of a smartwatch-based intervention providing feedback of daily activity within a research-naive stroke ward: a pilot randomised controlled trial

2018· article· en· W2894645052 sur OpenAlex
Sophie Lawrie, Yun Dong, Dax Steins, Zhidao Xia, Patrick Esser, Shanbin Sun, Fei Li, James D. Amor, Christopher J. James, Hooshang Izadi, Yi Cao, Derick T Wade, Nancy E. Mayo, Helen Dawes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePilot and Feasibility Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchElizabeth Casson Trust
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineSmartwatchPhysical therapyRehabilitationProtocol (science)Intervention (counseling)Stroke (engine)Physical medicine and rehabilitationAlternative medicineNursingInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The majority of stroke patients are inactive outside formal therapy sessions. Tailored activity feedback via a smartwatch has the potential to increase inpatient activity. The aim of the study was to identify the challenges and support needed by ward staff and researchers and to examine the feasibility of conducting a randomised controlled trial (RCT) using smartwatch activity monitors in research-naive rehabilitation wards. Objectives (Phase 1 and 2) were to report any challenges and support needed and determine the recruitment and retention rate, completion of outcome measures, smartwatch adherence rate, (Phase 2 only) readiness to randomise, adherence to protocol (intervention fidelity) and potential for effect. METHODS: First admission, stroke patients (onset < 4 months) aged 40-75, able to walk 10 m prior to stroke and follow a two-stage command with sufficient cognition and vision (clinically judged) were recruited within the Second Affiliated Hospital of Anhui University of Traditional Chinese Medicine. Phase 1: a non-randomised observation phase (to allow practice of protocol)-patients received no activity feedback. Phase 2: a parallel single-blind pilot RCT. Patients were randomised into one of two groups: to receive daily activity feedback over a 9-h period or to receive no activity feedback. EQ-5D-5L, WHODAS and RMI were conducted at baseline, discharge and 3 months post-discharge. Descriptive statistics were performed on recruitment, retention, completion and activity counts as well as adherence to protocol. RESULTS: Out of 470 ward admissions, 11% were recruited across the two phases, over a 30-week period. Retention rate at 3 months post-discharge was 48%. Twenty-two percent of patients dropped out post-baseline assessment, 78% completed baseline and discharge admissions, from which 62% were assessed 3 months post-discharge. Smartwatch data were received from all patients. Patients were correctly randomised into each RCT group. RCT adherence rate to wearing the smartwatch was 80%. Baseline activity was exceeded for 65% of days in the feedback group compared to 55% of days in the no feedback group. CONCLUSIONS: Delivery of a smartwatch RCT is feasible in a research-naive rehabilitation ward. However, frequent support and guidance of research-naive staff are required to ensure completeness of clinical assessment data and protocol adherence. TRIALS REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Identifier, NCT02587585-30th September 2015.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,351
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,122 · 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