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Enregistrement W3132416454 · doi:10.2196/24080

Effectiveness of Mobile Health–Based Exercise Interventions for Patients with Peripheral Artery Disease: Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3132416454 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaYonsei UniversityCollege of Nursing, Yonsei UniversityNational Research Foundation
Mots-clésmHealthPsychological interventionMedicineMeta-analysisPhysical therapyRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Systematic reviewPreferred walking speedPhysical medicine and rehabilitationMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Peripheral artery disease (PAD) affects over 236 million people worldwide, and exercise interventions are commonly used to alleviate symptoms of this condition. However, no previous systematic review has evaluated the effects of mobile health (mHealth)-based exercise interventions for patients with PAD. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effect of mHealth-based exercise interventions on walking performance, functional status, and quality of life in patients with PAD. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted. We searched in seven databases to identify randomized controlled trials of patients with PAD published in English up to December 4, 2020. Studies were included if patients participated in mHealth-based exercise interventions and were assessed for walking performance. We analyzed pooled effect size on walking performance, functional status, and quality of life based on the standardized mean differences between groups. RESULTS: A total of seven studies were selected for the systematic review, and six studies were included in the meta-analysis. The duration of interventions in the included studies was 12 to 48 weeks. In the pooled analysis, when compared with the control groups, the mHealth-based exercise intervention groups were associated with significant improvements in pain-free walking (95% CI 0.13-0.88), maximal walking (95% CI 0.03-0.87), 6-minute walk test (6MWT) distance (95% CI 0.59-1.24), and walking distance (95% CI 0.02-0.49). However, benefits of the interventions on walking speed, stair-climbing ability, and quality of life were not observed. CONCLUSIONS: mHealth-based exercise interventions for patients with PAD were beneficial for improving pain-free walking, maximal walking, and 6MWT distance. We found that exercise interventions using mHealth are an important strategy for improving the exercise effectiveness and adherence rate of patients with PAD. Future studies should consider the use of various and suitable functions of mHealth that can increase the adherence rates and improve the effectiveness of exercise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,003
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,343 · 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