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Enregistrement W3200986267 · doi:10.2196/31056

Interventions Using Heart Age for Cardiovascular Disease Risk Communication: Systematic Review of Psychological, Behavioral, and Clinical Effects

2021· review· en· W3200986267 sur OpenAlexvenueno aff
Carissa Bonner, Carys Batcup, Samuel Cornell, Michael Anthony Fajardo, Anna L. Hawkes, Lyndal Trevena, Jenny Doust

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineRandomized controlled trialGerontologyDiseaseClinical psychologyPsychologyPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) risk communication is a challenge for clinical practice, where physicians find it difficult to explain the absolute risk of a CVD event to patients with varying health literacy. Converting the probability to heart age is increasingly used to promote lifestyle change, but a rapid review of biological age interventions found no clear evidence that they motivate behavior change. OBJECTIVE: In this review, we aim to identify the content and effects of heart age interventions. METHODS: We conducted a systematic review of studies presenting heart age interventions to adults for CVD risk communication in April 2020 (later updated in March 2021). The Johanna Briggs risk of bias assessment tool was applied to randomized studies. Behavior change techniques described in the intervention methods were coded. RESULTS: From a total of 7926 results, 16 eligible studies were identified; these included 5 randomized web-based experiments, 5 randomized clinical trials, 2 mixed methods studies with quantitative outcomes, and 4 studies with qualitative analysis. Direct comparisons between heart age and absolute risk in the 5 web-based experiments, comprising 5514 consumers, found that heart age increased positive or negative emotional responses (4/5 studies), increased risk perception (4/5 studies; but not necessarily more accurate) and recall (4/4 studies), reduced credibility (2/3 studies), and generally had no effect on lifestyle intentions (4/5 studies). One study compared heart age and absolute risk to fitness age and found reduced lifestyle intentions for fitness age. Heart age combined with additional strategies (eg, in-person or phone counseling) in applied settings for 9582 patients improved risk control (eg, reduced cholesterol levels and absolute risk) compared with usual care in most trials (4/5 studies) up to 1 year. However, clinical outcomes were no different when directly compared with absolute risk (1/1 study). Mixed methods studies identified consultation time and content as important outcomes in actual consultations using heart age tools. There were differences between people receiving an older heart age result and those receiving a younger or equal to current heart age result. The heart age interventions included a wide range of behavior change techniques, and conclusions were sometimes biased in favor of heart age with insufficient supporting evidence. The risk of bias assessment indicated issues with all randomized clinical trials. CONCLUSIONS: The findings of this review provide little evidence that heart age motivates lifestyle behavior change more than absolute risk, but either format can improve clinical outcomes when combined with other behavior change strategies. The label for the heart age concept can affect outcomes and should be pretested with the intended audience. Future research should consider consultation time and differentiate between results of older and younger heart age. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): NPRR2-10.1101/2020.05.03.20089938.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,604
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,018 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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