Patient-Centered Risk Prediction, Prevention, and Intervention Platform (TIMELY) to Support the Continuum of Care in Coronary Artery Disease Using eHealth and Artificial Intelligence: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) programs have shown promising results in tertiary prevention. However, achieving sustained behavioral changes remains a challenge. OBJECTIVE: The TIMELY project aims to develop and evaluate a personalized, artificial intelligence-driven eHealth platform and app to support sustainable behavior change during phase-3 CR, subsequently reducing cardiac risk scores. METHODS: An international, multicenter, randomized controlled trial will be conducted to evaluate the effectiveness of the TIMELY integrated platform and app. A total of 360 patients with cardiac conditions will be approached to participate in the study across Germany, Spain, and the Netherlands. Patients will be randomly assigned (1:1) to either the intervention group or the control group (care as usual). The intervention group will receive fully web-based, behavior change support through the TIMELY app, with personalized exercise prescription, chatbot assistance, and monitoring devices (eg, activity watch). Both groups will continue to receive care as usual, complete validated questionnaires, undergo physical tests, and provide blood samples. Assessments will be conducted at baseline and at 3, 6, and 12 months. RESULTS: Trial recruitment has been finalized in July 2024. A total of 358 patients have been recruited and randomly assigned to the intervention (n=180, 50.1%) or care-as-usual (n=178, 49.7%) condition. As of January 2025, the 6-month follow-up has been completed for all participants. Follow-up data collection will be completed in May 2025. Results regarding the primary and secondary objectives are expected in September 2025. CONCLUSIONS: This project will test a personalized platform and app, supported by artificial intelligence and designed to support health behavior change during phase-3 CR. It will target multiple health behaviors, with a primary focus on physical activity and fitness levels, using an integrated approach. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05955625; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05955625. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66283.
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 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 | 0,026 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,010 |
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 ».