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Enregistrement W3024171629 · doi:10.2196/13637

Recruiting Student Health Coaches to Improve Digital Blood Pressure Management: Randomized Controlled Pilot Study

2020· article· en· W3024171629 sur OpenAlexvenueno aff
Elena Vasti, Mark J. Pletcher

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Francisco
Mots-clésMedicineDigital healthPsychological interventionBlood pressureRandomized controlled trialPhysical therapyEconomic shortageHealth educationHealth literacyIntervention (counseling)NursingHealth carePublic healthSurgeryGovernment (linguistics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypertension is a significant problem in the United States, affecting 1 in 3 adults aged above 18 years and is associated with a higher risk for cardiovascular disease and stroke. The prevalence of hypertension has increased in medically underserved areas (MUAs). Mobile health technologies, such as digital self-monitoring devices, have been shown to improve the management of chronic health conditions. However, patients from MUAs have reduced access to these devices because of limited resources and low health literacy. Health coaches and peer training programs are a potentially cost-effective solution for the shortage of physicians available to manage hypertension in MUAs. Activating young people as student health coaches (SHCs) is a promising strategy to improve community health. OBJECTIVE: This pilot study aims to assess (1) the feasibility of training high school students as health technology coaches in MUAs and (2) whether the addition of SHCs to digital home monitoring improves the frequency of self-monitoring and overall blood pressure (BP) control. METHODS: In total, 15 high school students completed 3-day health coach training. Patients who had a documented diagnosis of hypertension were randomly assigned to 1 of the 3 intervention arms. The QardioArm alone (Q) group was provided a QardioArm cuff only for convenience. The SHC alone (S) group was instructed to meet with a health coach for 30 min once a week for 5 weeks to create action plans for reducing BP. The student+QardioArm (S+Q) group received both interventions. RESULTS: Participants (n=27) were randomly assigned to 3 groups in a ratio of 9:9:9. All 15 students completed training, of which 40% (6/15) of students completed all the 5 meetings with their assigned patient. Barriers to feasibility included transportation and patient response drop-off at the end of the study. Overall, 92% (11/12) of the students rated their experience as very good or higher and 69% (9/13) reported that this experience made them more likely to go into the medical field. There was a statistically significant difference in the frequency of cuff use (S+Q vs Q groups: 37 vs 17; P<.001). Participants in the S+Q group reported better BP control after the intervention compared with the other groups. The average BP at the end of the intervention was 145/84 (SD 9/18) mm Hg, 150/85 (SD 18/12) mm Hg, and 128/69 (SD 20/14) mm Hg in the Q, S, and S+Q groups, respectively. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrates the feasibility of pairing technology with young student coaches, although challenges existed. The S+Q group used their cuff more than the Q group. Patients were more engaged in the S+Q group, reporting higher satisfaction with their SHC and better control of their BP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,374 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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