Effectiveness of home-based cardiac rehabilitation interventions delivered via mHealth technologies: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Centre-based cardiac rehabilitation (CBCR) is underused due to low referral rates, accessibility barriers, and socioeconomic constraints. mHealth technologies have the potential to address some of these challenges through remote delivery of home-based cardiac rehabilitation (HBCR). This study aims to assess the effects of mHealth HBCR interventions compared with usual care and CBCR in patients with heart disease. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials of mHealth HBCR interventions. Four electronic databases (MEDLINE, CENTRAL, CINAHL, and Embase) were searched from inception to March 31, 2023, with no restrictions on language or publication type. Eligible studies were randomised controlled trials of adult patients (age ≥18 years) with heart disease, comparing mHealth interventions with usual care or CBCR. The primary outcome of interest was aerobic exercise capacity, assessed with VO 2 peak or 6-min walk test (6MWT). Quality of evidence was assessed using the GRADE system. This review was registered with PROSPERO, CRD42024544087. Findings Our search yielded 9164 references, of which 135 were retained for full-text review. 13 randomised controlled trials met eligibility criteria and were included in the systematic review, involving 1508 adults with myocardial infarction, angina pectoris, or heart failure, or who had undergone revascularisation. Intervention duration ranged from 6 weeks to 24 weeks. Random-effects meta-analysis showed that, compared with usual care, mHealth HBCR significantly improved 6MWT (mean difference 24·74, 95% CI 9·88–39·60; 532 patients) and VO 2 peak (1·77, 1·19–2·35; 359 patients). No significant differences were found between mHealth HBCR and CBCR. Quality of evidence ranged from low to very low across outcomes due to risk of bias and imprecision (small sample size). Interpretation mHealth HBCR could improve access and health outcomes in patients who are unable to attend CBCR. Further research is needed to build a robust evidence base on the clinical effectiveness and cost-effectiveness of mHealth HBCR, particularly in comparison with CBCR, to inform clinical practice and policy. Funding None.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».