Implementation Intention Strategy to Reduce Salt Intake among Heart Failure Patients: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An Implementation Intention strategy might be effective in transforming a positive intention to reduce salt intake into effective action among heart-failure patients. Objective: To assess the potential efficacy of an Implementation Intention intervention to reduce salt intake among heart-failure patients. Methods: Randomized controlled trial. The 60 heart-failure patients recruited were first randomized into 2 groups: an experimental group (EG) and a control group (CG). The study population was further broken down into 4 groups depending on whether the individuals prepared their own meals: 2 individual groups (EG-Individual and CG-Individual); and 2 collaborative groups, involving the patient and a social referent (EG-Collaborative and CG- Collaborative). The experimental groups developed action and coping plans based on the Implementation Intention. Total salt intake was calculated through discretionary salt, sodium-food frequency questionnaires, and 24-hour recall, obtained at the baseline (T0) and at the 2-month follow-up (T3). Results: 56 patients ended the follow-up. A reduction in the total salt intake was observed in the EGs (Individual and Collaborative) compared to baseline (5.04g/day vs. 12.21g/day for the EG-Individual (p≤0.001); 4.79g/day vs. 11.43g/day for the EG-Collaborative; p≤0.001). The multivariate analysis showed that the 2 EGs had lower salt intake at T3 than the 2 CGs (95% CI 4.19-9.29 for individual groups vs. 95% CI 4.84-10.22 for collaborative groups). There were no differences between the 2 EGs (95% CI –2.77 to 2.41). The total variance explained (R2) by these comparisons was 0.70. Discussion and conclusion: This study suggests that Implementation Intention might be effective in reducing salt intake among heart-failure patients, either individually or collaboratively. Further research testing mediator and moderator effects of the psychosocial variables are recommended.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».