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Enregistrement W4362714464 · doi:10.2196/44433

The Association Between Mobile App Use and Change in Functional Capacity Among Cardiac Rehabilitation Participants: Cohort Study

2023· article· en· W4362714464 sur OpenAlexvenueno aff
Janah May Oclaman, M. Murray, Donald J. Grandis, Alexis L. Beatty

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of Health
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineTelehealthCohortReferralEthnic groupGerontologyLogistic regressionRehabilitationCohort studyPhysical therapyDemographyTelemedicineFamily medicineHealth carePopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) is underused in the United States and globally, with participation disparities across gender, socioeconomic status, race, and ethnicities. The pandemic led to greater adoption of telehealth CR and mobile app use. OBJECTIVE: Our primary objective was to estimate the association between CR mobile app use and change in functional capacity from enrollment to completion in patients participating in a CR program that offered in-person, hybrid, and telehealth CR. Our secondary objectives were to study the association between mobile app use and changes in blood pressure (BP) or program completion. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of participants enrolled in CR at an urban CR program in the United States. Participants were English speaking, at least 18 years of age, participated in the program between May 22, 2020, and May 21, 2022, and downloaded the CR mobile app. Mobile app use was quantified by number of exercise logs, vitals logs, and education material views. The primary outcome was change in functional capacity, measured by change in 6-minute walk distance (6MWD) from enrollment to completion. The secondary outcome was change in BP from enrollment to completion. We estimated associations using multivariable linear or logistic regression models adjusted for age, sex, race, ethnicity, socioeconomic status by ZIP code, insurance, and primary diagnosis for CR referral. RESULTS: A total of 107 participants (mean age 62.9, SD 13.02 years; 90/107, 84.1% male; and 57/105, 53.3% self-declared as White Caucasian) used the mobile app and completed the CR program. Participants had a mean 64.0 (SD 54.1) meter increase in 6MWD between enrollment and completion (P<.001). From enrollment to completion, participants with an elevated BP at baseline (≥130/80 mmHg) experienced a significant decrease in BP (systolic BP -11.5 mmHg; P=.002 and diastolic BP -7.7 mmHg; P=.003). We found no significant association between total app interactions and change in 6MWD (coefficient -0.03, 95% CI -0.1 to 0.07; P=.59) or change in BP (systolic coefficient 0.002, 95% CI -0.03 to 0.03; P=.87 and diastolic coefficient -0.005, 95% CI -0.03 to 0.02; P=.65). There was no significant association between total exercise logs and change in 6MWD (coefficient 0.1, 95% CI -0.3 to 0.4; P=.57) or total BP logs and change in BP (systolic coefficient -0.02, 95% CI -0.1 to 0.06; P=.63 and diastolic coefficient -0.02, 95% CI -0.09 to 0.04; P=.50). There was no significant association between total app interactions and completion of CR (adjusted odds ratio 1.00, 95% CI 0.99-1.01; P=.44). CONCLUSIONS: CR mobile app use as part of an in-person, hybrid, or telehealth CR program was not associated with greater improvement in functional capacity or BP or with program completion.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations5
Publié2023
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