MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231272527 · doi:10.1177/2047487318786173

Young investigator award session II - Cardiac Rehabilitation

2018· article· en· W4231272527 sur OpenAlexfundno aff
Supraja Sankaran, Lisa Huygen, N. Mommen, Karin Coninx, Paul Dendale

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNUTRIM School of Nutrition and Translational Research in MetabolismUniversiteit HasseltMaastricht Universitair Medisch CentrumUniversiteit MaastrichtInterregEuropean CommissionFonds Wetenschappelijk OnderzoekHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineSession (web analytics)RehabilitationPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In rehabilitation of Coronary Artery Disease (CAD) patients, exercise training is an important component. Telerehabilitation techniques have been proven successful to enable patients to continue rehabilitation at home after their hospital-based rehabilitation. However, achieving a sustained elevation in physical activity levels over a long term in the absence of supervised exercise intervention is difficult. We designed HeartHab, an appbased telerehabilitation program, by incorporating novel persuasive techniques to motivate CAD patients to reach personalized physical activity targets. In our study, we evaluated the effects of HeartHab on physical activity levels, modifiable risk factors and general health behaviour of patients who completed a hospital based rehabilitation program. METHODS: 32 CAD patients were recruited. Four patients had to be excluded and three others did not use the app at all. We compared the values of the remaining 25 patients before and after using HeartHab for a period of 8-10 weeks. We measured baseline values of weight, blood pressure, VO2max using ergo spirometry and physical activity levels using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). We prescribed personalized exercise targets using recommendations from ESC's EXPERT tool. We translated the prescribed targets and physical activities logged by patients in the app into MET (Metabolic Equivalent of Task) values using ACSM's guidelines for exercise testing and prescription. We compared the mean MET values achieved after using the app against the prescribed targets and baseline values. RESULTS: On average, 52% of patient exceeded the prescribed weekly targets and 44% reached the prescribed goals. One patient did not register any physical activity in the app. For 68% of patients, the mean METs per week increased as compared to the baseline. For the remaining 32%, the lack of increase could be attributed to low app usage and low usage of the physical activity module of the app. Further evaluation showed no significant differences in body weight, systolic blood pressure, diastolic blood pressure or VO2 max. CONCLUSION: The use of HeartHab had a positive effect on increasing the mean physical activity levels of patients and motivated them to reach or exceed prescribed exercise targets in a non-supervised setting. No significant effects were seen on other outcomes, probably because of the short duration and relatively low intensity of the intervention.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Preventive CardiologyMême sujetCardiac Health and Mental HealthTravaux en français237 207