Satisfaction, user experiences, and initial efficacy of a technology-supported self-management intervention (iSMART) to improve post-stroke functioning: a remoted randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Self-management interventions empower individuals to manage their chronic conditions and daily life after stroke. However, traditional in-person self-management interventions often face transportation and geographical barriers. Digital interventions may offer a solution to address this gap.Objectives This pilot randomized controlled trial (RCT) aimed to examine treatment satisfaction, user experiences, and the initial effect of the interactive Self-Management Augmented by Rehabilitation Technologies (iSMART) intervention in stroke survivors to improve post-stroke functioning.Methods Participants (N = 24) with mild-to-moderate chronic stroke completed a parallel, 2-arm, nonblinded, remote RCT. They were randomly assigned to either a 12-week iSMART or a control intervention (post-stroke information). iSMART was a technology-based self-management intervention involving skill-building education, human coaching, and text messaging. Participants completed a battery measuring treatment satisfaction, use experiences, and function and participation outcomes at baseline and post-intervention.Results iSMART participants expressed greater satisfaction with their treatment (r = 0.387), healthcare environment (r = 0.454), relationships with providers (r = 0.374), and higher expectations for positive treatment outcomes (r = 0.328) than control participants, with medium effect sizes. The iSMART group rated the overall program and its coaching, skill-building, and text messaging components as helpful. iSMART participants showed a medium effect in improving overall post-stroke functioning, but control participants showed a small effect. Moreover, iSMART participants showed moderate-to-large effects in improving hand function (r = 0.699), mobility (r = 0.499), memory and thinking (r = 0.436), communication (r = 0.416), social participation (r = 0.307), community reintegration (r = 0.652), and perceived recovery (r = 0.545).Conclusions Our results provide initial evidence that iSMART supports stroke survivors in managing chronic conditions and enhancing post-stroke functioning.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».