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Enregistrement W3200387216 · doi:10.2196/29928

mHealth Interventions for Lifestyle and Risk Factor Modification in Coronary Heart Disease: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3200387216 sur OpenAlexvenueno aff
Jang‐Whan Bae, Seoung-Il Woo, Joongyub Lee, Sang‐Don Park, Sung Woo Kwon, Seong Huan Choi, Gwang-Seok Yoon, Mi‐Sook Kim, Seung-Sik Hwang, Won Kyung Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionConventional PCImHealthShort Message ServiceBlood pressurePopulationPhysical therapyRisk factorInternal medicineMyocardial infarctionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-management of lifestyle and cardiovascular disease risk factors is challenging in older patients with coronary heart disease (CHD). SMS text messaging could be a potential support tool for self-management and the most affordable and accessible method through a mobile phone. High-quality evidence had been lacking, and previous studies evaluated the effects of SMS text messaging on the subjective measures of short-term outcomes. Recently, a large-sized randomized controlled trial in Australia reported promising findings on the objective measures upon 6-month follow-up. However, an examination of the effectiveness of such interventions in an Asian population with unique demographic characteristics would be worthwhile. OBJECTIVE: This study examined the effectiveness of a 1-way SMS text messaging program to modify the lifestyle and cardiovascular disease risk factors of patients who underwent the first percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS: A parallel, single-blinded, 1:1 random allocation clinical trial was conducted with 879 patients treated through PCI. They were recruited during hospital admission from April 2017 to May 2020 at 2 university hospitals in the Republic of Korea. In addition to standard care, the intervention group received access to a supporting website and 4 SMS text messages per week for 6 months regarding a healthy diet, physical activity, smoking cessation, and cardiovascular health. Random allocation upon study enrollment and SMS text messaging after hospital discharge were performed automatically using a computer program. The coprimary outcomes were low-density-lipoprotein cholesterol (LDL-C), systolic blood pressure (SBP), and BMI. The secondary outcomes were change in lifestyle and adherence to the recommended health behaviors. RESULTS: Of the eligible population, 440 and 439 patients who underwent PCI were assigned to the intervention and control groups, respectively. The 1-way SMS text messaging program significantly enhanced physical activity (P=.02), healthy diet (P<.01), and medication adherence (P<.04) among patients with CHD. Hence, more people were likely to control their cardiovascular disease risk factors per the recommendations. The intervention group was more likely to control all 5 risk factors by 62% (relative risk 1.62, 95% CI 1.05-2.50) per the recommendations. On the other hand, physiological measures of the primary outcomes, including LDL-C levels, SBP, and BMI, were not significant. Most participants found the SMS text messaging program useful and helpful in motivating lifestyle changes. CONCLUSIONS: Lifestyle-focused SMS text messages were effective in the self-management of a healthy diet, exercise, and medication adherence, but their influence on the physiological measures was not significant. One-way SMS text messages can be used as an affordable adjuvant method for lifestyle modification to help prevent the recurrence of cardiovascular disease. TRIAL REGISTRATION: Clinical Research Information Service (CRiS) KCT0005087; https://cris.nih.go.kr/cris/search/detailSearch.do/19282.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,383 · 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.

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

Citations107
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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