Therapeutic components of digital counseling for chronic heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Background Task force statements support the use of cognitive behavioral therapy (CBT) and motivational interviewing (MI) to promote self-care in chronic heart failure (CHF) patients. Digital counseling interventions have the potential to complement conventional programs. However, therapeutic components of digital programs associated with improved outcomes are not clearly established. Objective Identify therapeutic components of the Canadian e-Platform to Promote Behavioral Self-Management in Chronic Heart Failure (CHF-CePPORT) protocol that were associated with improved health-related quality of life (HRQL). Materials and methods Ordinal logistic regression was used to identify therapeutic components of the CHF-CePPORT protocol. The primary outcome was the 12-month Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Overall Summary (KCCQ-OS) tertile. Logistic regressions determined the association between 12-month KCCQ-OS tertile, using logon hours for key segments of the protocol, modality of content delivery, and clinical themes. Results A total of 117 patients were enrolled in the e-Counseling arm of the CHF-CePPORT trial. Median age was 60 years (IQR 52–69). Total logon hours in the initial 4-month segment of CHF-CePPORT (Sessions 1–16) was associated with increased 12-month KCCQ-OS tertile (Odds Ratio, OR = 1.31, 95% CI, 1.1–1.5, P = 0.001). Within sessions 1–16, improved KCCQ-OS was associated with logon hours for self-assessment tools/trackers (OR = 1.49, 95% CI, 1.1–2.0, P = 0.007), and videos (OR = 1.57, 95% CI, 1.03–2.4, P = 0.04), but not for CHF information pages. Conclusion This study highlights the importance of using evidence-based guidelines from CBT and MI as core components of digital counseling, delivered through videos and interactive tools/trackers, to improve HRQL with CHF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».