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Enregistrement W4386693265 · doi:10.2196/47818

Feasibility and Acceptability of a Combined Digital Platform and Community Health Worker Intervention for Patients With Heart Failure: Single-Arm Pilot Study

2023· article· en· W4386693265 sur OpenAlex
Jocelyn Carter, Natalia Swack, Eric M. Isselbacher, Karen Donelan, Anne N. Thorndike

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineDigital healthIntervention (counseling)Health caremHealthMedical emergencyPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart failure (HF) is one of the leading causes of hospital admissions. Clinical (eg, complex comorbidities and low ejection fraction) and social needs factors (eg, access to transportation, food security, and housing security) have both contributed to hospitalizations, emphasizing the importance of increased clinical and social needs support at home. Digital platforms designed for remote monitoring of HF can improve clinical outcomes, but their effectiveness has been limited by patient barriers such as lack of familiarity with technology and unmet social care needs. To address these barriers, this study explored combining a digital platform with community health worker (CHW) social needs care for patients with HF. OBJECTIVE: We aim to determine the feasibility and acceptability of an intervention combining digital platform use and CHW social needs care for patients with HF. METHODS: Adults (aged ≥18 years) with HF receiving care at a single health care institution and with a history of hospital admission in the previous 12 months were enrolled in a single-arm pilot study from July to November 2021 (N=14). The 30-day intervention used a digital platform within a mobile app that included symptom questionnaire and educational videos connected to a biometric sensor (tracking heart rate, oxygenation, and steps taken), a digital weight scale, and a digital blood pressure monitor. All patients were paired with a CHW who had access to the digital platform data. A CHW provided routine phone calls to patients throughout the study period to discuss their biometric data and to address barriers to any social needs. Feasibility outcomes were patient use of the platform and engagement with the CHW. The acceptability outcome was patient willingness to use the intervention again. RESULTS: Participants (N=14) were 67.7 (SD 11.7) years old; 8 (57.1%) were women, and 7 (50%) were insured by Medicare. Participants wore the sensor for 82.2% (n=24.66) of study days with an average of 13.5 (SD 2.1) hours per day. Participants used the digital blood pressure monitor and digital weight scale for an average of 1.2 (SD 0.17) times per day and 1.1 (SD 0.12) times per day, respectively. All participants completed the symptom questionnaire on at least 71% (n=21.3) of study days; 11 (78.6%) participants had ≥3 CHW interactions, and 11 (78.6%) indicated that if given the opportunity, they would use the platform again in the future. Exit interviews found that despite some platform "glitches," participants generally found the remote monitoring platform to be "helpful" and "motivating." CONCLUSIONS: A novel intervention combining a digital platform with CHW social needs care for patients with HF was feasible and acceptable. The majority of participants were engaged throughout the study and indicated their willingness to use the intervention again. A future clinical trial is needed to determine the effectiveness of this 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,265 · 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