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Enregistrement W4403789844 · doi:10.2196/59588

An eHealth Intervention to Improve Quality of Life, Socioemotional, and Health-Related Measures Among Older Adults With Multiple Chronic Conditions: Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4403789844 sur OpenAlexvenueno aff
David H. Gustafson, Marie‐Louise Mares, Darcie C Johnston, Olivia Vjorn, John J. Curtin, Gina Landucci, Klaren Pe‐Romashko, David H. Gustafson, Dhavan V. Shah

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteGeorgia Clinical and Translational Science AllianceNational Center for Advancing Translational SciencesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPreprinteHealthRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)Intervention (counseling)MedicineGerontologyHealth related quality of lifePhysical therapyPsychologyNursingHealth careWorld Wide WebComputer scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, over 60% of adults aged 65 years or older have multiple chronic health conditions, with consequences that include reduced quality of life, increasingly complex but less person-centered treatment, and higher health care costs. A previous trial of ElderTree, an eHealth intervention for older adults, found socioemotional benefits for those with high rates of primary care use. OBJECTIVE: This study tested the effectiveness of an ElderTree intervention designed specifically for older patients with multiple chronic conditions to determine whether combining it with primary care improved socioemotional and physical outcomes. METHODS: In a nonblinded randomized controlled trial, 346 participants recruited from primary care clinics were assigned 1:1 to the ElderTree intervention or an attention control and were followed for 12 months. All participants were aged 65 years or older and had electronic health record diagnoses of at least three of 11 chronic conditions. Primary outcomes were mental and physical quality of life, psychological well-being (feelings of competence, connectedness, meaningfulness, and optimism), and loneliness. Tested mediators of the effects of the study arm (ElderTree vs active control) on changes in primary outcomes over time were 6-month changes in health coping, motivation, feelings of relatedness, depression, and anxiety. Tested moderators were sex, scheduled health care use, and number of chronic conditions. Data sources were surveys at baseline and 6 and 12 months comprising validated scales, and continuously collected ElderTree usage. RESULTS: At 12 months, 76.1% (134/176) of ElderTree participants were still using the intervention. There was a significant effect of ElderTree (vs control) on improvements over 12 months in mental quality of life (arm × timepoint interaction: b=0.76, 95% CI 0.14-1.37; P=.02; 12-month ∆d=0.15) but no such effect on the other primary outcomes of physical quality of life, psychological well-being, or loneliness. Sex moderated the effects of the study arm over time on mental quality of life (b=1.33, 95% CI 0.09-2.58; P=.04) and psychological well-being (b=1.13, 95% CI 0.13-2.12; P=.03), with stronger effects for women than men. The effect of the study arm on mental quality of life was mediated by 6-month improvements in relatedness (α=1.25, P=.04; b=0.31, P<.001). Analyses of secondary and exploratory outcomes showed minimal effects of ElderTree. CONCLUSIONS: Consistent with the previous iteration of ElderTree, the current iteration designed for older patients with multiple chronic conditions showed signs of improving socioemotional outcomes but no impact on physical outcomes. This may reflect the choice of chronic conditions for inclusion, which need not have impinged on patients' physical quality of life. Two ongoing trials are testing more specific versions of ElderTree targeting older patients coping with (1) chronic pain and (2) greater debilitation owing to at least 5 chronic conditions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03387735; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03387735. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/25175.

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 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)0,002
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai 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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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