Telehealth coaching to improve self-management for secondary prevention after stroke: A randomized controlled trial of Stroke Coach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke Coach is a lifestyle coaching telehealth program to improve self-management of stroke risk factors. AIMS: To examine the efficacy of Stroke Coach on lifestyle behavior and risk factor control among community-living stroke survivors within one-year post stroke. METHODS: Participants were randomized to Stroke Coach or an attention control Memory Training group. Lifestyle behavior was measured using the Health Promoting Lifestyle Profile II. Secondary outcomes included specific behavioral and cardiometabolic risk factors, health-related quality of life (HRQoL), cognitive status, and depressive symptoms. Measurements were taken at baseline, post-intervention (6 months), and retention (12 month). Linear mixed-effects models were used to test the study hypotheses (p < 0.05). All analyses were intention-to-treat. RESULTS: The mean age of the Stroke Coach (n = 64) and Memory Training (n = 62) groups was 67.2 and 69.1 years, respectively. The majority of participants (n = 100) had mild stroke (modified Rankin Scale = 1 or 2), were active, with controlled blood pressure (mean = 129/79 mmHg) at baseline. At post-intervention, there were no significant differences in lifestyle (b = -2.87; 95%CI - 8.03 to 2.29; p = 0.28). Glucose control, as measured by HbA1c (b = 0.17; 95%CI 0.17 to 0.32; p = 0.03), and HRQoL, measured using SF-36 Physical Component Summary (b = -3.05; 95%CI -5.88 to -0.21; p = 0.04), were significantly improved in Stroke Coach compared to Memory Training, and the improvements were maintained at retention. CONCLUSION: Stroke Coach did not improve lifestyle behavior; however, there were improvements to HbA1c and HRQoL among community-living stroke survivors with mild stroke-related disability. (ClinicalTrials.gov identifier: NCT02207023).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».