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Enregistrement W3119500435 · doi:10.2196/24501

A Personal Health System for Self-Management of Congestive Heart Failure (HeartMan): Development, Technical Evaluation, and Proof-of-Concept Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3119500435 sur OpenAlexvenueno aff
Mitja Luštrek, Marko Bohanec, Carlos Cavero Barca, Maria Costanza Ciancarelli, Els Clays, Amos Adeyemo Dawodu, Jan Derboven, Delphine De Smedt, Erik Dovgan, Jure Lampe, Flavia Marino, Miha Mlakar, Giovanni Pioggia, Paolo Emilio Puddu, Juan Mario Rodríguez, Michele Schiariti, Gašper Slapničar, Karin Slegers, Gennaro Tartarisco, Jakob Valič, Aljoša Vodopija

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOnderzoeksraad, KU LeuvenKU LeuvenEuropean CommissionUniversiteit GentJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSInstitut "Jožef Stefan"
Mots-clésProof of conceptHeart failureMedicineRandomized controlled trialAnxietyBlood pressurePhysical therapyRemote patient monitoringPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceInternal medicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Congestive heart failure (CHF) is a disease that requires complex management involving multiple medications, exercise, and lifestyle changes. It mainly affects older patients with depression and anxiety, who commonly find management difficult. Existing mobile apps supporting the self-management of CHF have limited features and are inadequately validated. OBJECTIVE: The HeartMan project aims to develop a personal health system that would comprehensively address CHF self-management by using sensing devices and artificial intelligence methods. This paper presents the design of the system and reports on the accuracy of its patient-monitoring methods, overall effectiveness, and patient perceptions. METHODS: A mobile app was developed as the core of the HeartMan system, and the app was connected to a custom wristband and cloud services. The system features machine learning methods for patient monitoring: continuous blood pressure (BP) estimation, physical activity monitoring, and psychological profile recognition. These methods feed a decision support system that provides recommendations on physical health and psychological support. The system was designed using a human-centered methodology involving the patients throughout development. It was evaluated in a proof-of-concept trial with 56 patients. RESULTS: Fairly high accuracy of the patient-monitoring methods was observed. The mean absolute error of BP estimation was 9.0 mm Hg for systolic BP and 7.0 mm Hg for diastolic BP. The accuracy of psychological profile detection was 88.6%. The F-measure for physical activity recognition was 71%. The proof-of-concept clinical trial in 56 patients showed that the HeartMan system significantly improved self-care behavior (P=.02), whereas depression and anxiety rates were significantly reduced (P<.001), as were perceived sexual problems (P=.01). According to the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology questionnaire, a positive attitude toward HeartMan was seen among end users, resulting in increased awareness, self-monitoring, and empowerment. CONCLUSIONS: The HeartMan project combined a range of advanced technologies with human-centered design to develop a complex system that was shown to help patients with CHF. More psychological than physical benefits were observed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03497871; https://clinicaltrials.gov/ct2/history/NCT03497871. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s12872-018-0921-2.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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