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Enregistrement W4407929743 · doi:10.2196/63797

Wearable Devices in Remote Cardiac Rehabilitation With and Without Weekly Online Coaching for Patients With Coronary Artery Disease: Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4407929743 sur OpenAlexvenueno aff
Ryota Nishio, Tomotaka Dohi, Miho Yokoyama, Taisuke Nakade, Norihito Takahashi, Yuichi Chikata, Hirohisa Endo, Iwao Okai, Hiroshi Iwata, Shinya Okazaki, Katsumi Miyauchi, Hiroyuki Daida, Tohru Minamino

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPreprintWearable computerWearable technologyRehabilitationmHealthPhysical therapyMedicineCADCoachingPhysical medicine and rehabilitationPsychologyComputer scienceEngineeringPsychological interventionInternal medicineWorld Wide WebEmbedded systemNursingPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiac rehabilitation (CR) is effective in preventing cardiovascular diseases; however, participation in CR programs remains limited due to the associated challenges. The integration of wearable devices and real-time monitoring offers a potential solution to enhance adherence to remote CR programs and their outcomes. Objective: This study aimed to evaluate the efficacy of a remote CR program using wearable devices and real-time monitoring with or without online coaching (OLC) in improving exercise capacity in patients with coronary artery disease (CAD). Methods: We enrolled 50 patients with CAD in a remote CR program in this randomized, open-label, single-center pilot trial (phase III). After baseline cardiopulmonary exercise tests (CPETs), all patients were assigned a CPET-based home exercise program and were provided with a wearable device (Fitbit Sense; Fitbit, Inc) with a real-time monitoring system (Recoval; SapplyM, Inc). The patients were randomly assigned to an intervention group with OLC (n=25) or a control wearable device (CON; n=25) group. The primary outcomes were changes in peak oxygen consumption (peak VO2) and anaerobic threshold VO2 (oxygen consumption) at 12 weeks. The secondary outcomes were changes in CPET parameters, daily activity, anxiety levels, and health-related quality of life. Results: Peak VO2 and anaerobic threshold VO2 increased significantly from baseline to 12 weeks in the OLC (+1.6 mL/kg/min, P<.001; +1.0 mL/kg/min, P=.001) and CON (+0.6 mL/kg/min, P=.008; +1.3 mL/kg/min, P=.002) groups with no significant between-group differences (P=.65 and P=.90). In the latter half of the intervention, the daily distance and highly active time in the OLC group were significantly increased compared with those in the CON group (all P<.05). Mental status and health-related quality of life scores showed no significant differences between the groups. No major adverse cardiac events were reported. One patient in the OLC group dropped out due to lower limb muscle strain. Conclusions: Remote CR using wearable devices and a real-time monitoring system significantly improved exercise capacity in patients with CAD over a 12-week intervention program. The addition of regular OLC to the intervention program further enhanced the physical activity levels, particularly in high-intensity activities. Future studies are warranted to validate these findings in more diverse populations and over longer intervention periods to optimize the benefits and safety of remote CR programs.

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)0,002
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,341 · 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 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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