MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401634738 · doi:10.2196/59098

A Dual-Modality Home-Based Cardiac Rehabilitation Program for Adults With Cardiovascular Disease: Single-Arm Remote Clinical Trial

2024· article· en· W4401634738 sur OpenAlexvenueno aff
Tim Bilbrey, Jenny Martin, Wen Zhou, Changhao Bai, Nitin Vaswani, Rishab Shah, Sara Chokshi, Xi Chen, Satjit Bhusri, Hongdao Meng, Zhen Lei

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedicineRehabilitationModality (human–computer interaction)Physical medicine and rehabilitationPhysical therapyDiseaseComputer scienceInternal medicineHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) is a safe, effective intervention for individuals with cardiovascular disease (CVD). However, a majority of eligible patients do not complete CR. Growing evidence suggests that home-based cardiac rehabilitation (HBCR) programs are comparable in effectiveness and safety with traditional center-based programs. More research is needed to explore different ways to deliver HBCR programs to patients with CVD. OBJECTIVE: We aimed to assess the feasibility and impact of a digital HBCR program (RecoveryPlus.Health) that integrates both telehealth and mHealth modalities on functional exercise capacity, resting heart rate, and quality of life among adults with CVD. METHODS: This 12-week prospective, single-arm remote clinical trial used a within-subject design. We recruited adults with CVD (aged ≥40 years) from the community with a CR-eligible diagnosis (stable angina pectoris, myocardial infarction, and heart failure) between May and August 2023. All enrolled patients referred to the RPH clinic in Roanoke, Texas, were included. The care team provided guideline-concordant CR services to study participants via two modalities: (1) a synchronous telehealth exercise training through videoconferencing; and (2) an asynchronous mobile health (mHealth) coaching app (RPH app). Baseline intake survey, electronic health record, and app log data were used to extract individual characteristics, care processes, and platform engagement data. Feasibility was measured by program completion rate and CR service use. Efficacy was measured by changes in the 6-minute walk test, resting heart rate, and quality of life (12-Item Short-Form Health Survey) before and after the 12-week program. Paired t tests were used to examine pre- and postintervention changes in the outcome variables. RESULTS: In total, 162 met the inclusion criteria and 75 (46.3%) consented and were enrolled (mean age 64, SD 10.30 years; male: n=37, 49%; White: n=46, 61%). Heart failure was the most common diagnosis (37/75, 49%). In total, 62/75 (83%) participants completed the 12-week study and used the telehealth modality with 9.63 (SD 3.33) sessions completed, and 59/75 (79%) used the mHealth modality with 10.97 (SD 11.70) sessions completed. Post intervention, 50/62 (81%) participants' performance in the 6-minute walk test had improved, with an average improvement of 40 (SD 63.39) m (95% CI 25.6-57.1). The average 12-Item Short-Form Health Survey's physical and mental summary scores improved by 2.7 (SD 6.47) points (95% CI 1.1-4.3) and 2.2 (SD 9.09) points (95% CI 0.1-4.5), respectively. There were no changes in resting heart rate and no exercise-related adverse events were reported. CONCLUSIONS: The RecoveryPlus.Health digital HBCR program showed feasibility and efficacy in a group of nationally recruited patients with CVD. The findings add to the evidence that a telehealth and mHealth dual-modality HBCR program may be a promising approach to overcome some of the main barriers to improving CR access in the United States. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05804500; https://clinicaltrials.gov/search?cond=NCT05804500.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetCardiac Health and Mental Health→Travaux en français237 207→