A randomized controlled trial of a “Small Changes” behavioral weight loss treatment delivered in cardiac rehabilitation for patients with atrial fibrillation and obesity: study protocol for the BE-WEL in CR-AF study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ) to alleviate symptom burden and improve prognosis, few cardiac rehabilitation (CR) programs include targeted weight loss treatment. AIMS: This RCT protocol will evaluate the efficacy of a "Small Changes" behavioral weight loss treatment (BWLT) to produce clinically relevant (≥ 10%) weight loss among patients with AF and obesity undergoing CR, relative to CR alone. Secondary aims are to establish efficacy of CR + BWLT for improving AF symptoms, AF risk factors, and health-related quality of life. METHODS: Adults (18 +) with AF and obesity will be recruited and randomized to receive CR + BWLT (intervention) or CR-only (control). Controls will receive CR consisting of supervised exercise and risk factor self-management for 12 weeks. The intervention group will receive CR plus BWLT (12 weekly, group-based virtual sessions, followed by 12 weeks of follow-up support). Weight and AF-risk factors will be assessed at pre-randomization, 12 weeks, 24 weeks, and 52 weeks. AF burden will be assessed using 30-s ECGs recorded bidaily and with AF symptoms. The primary endpoint of weight loss will be calculated from baseline to 52 weeks as a percentage of starting weight. Intention-to-treat analyses will compare the proportion in each group achieving ≥ 10% weight loss. Assuming success rates of 5% and 30% among controls and intervention groups, respectively, and a 30% loss to follow-up, 120 patients (60 per group) will provide 80% power to detect a difference using a two-sided independent test of proportions (alpha = 5%). IMPACT: This clinical trial will be the first to demonstrate that adding BWLT to CR promotes clinically meaningful weight loss among patients with AF and comorbid obesity. Findings will inform design and execution of a large efficacy trial of long-term (e.g., 5-year) clinical endpoints (e.g., AF severity, mortality). Implementing weight control interventions designed to target the AF substrate in CR could dramatically reduce morbidity and enhance quality of life among patients living with AF in Canada. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov registration number: NCT05600829. Registered October 31, 2022.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».