Cardiac Self-Efficacy Improvement in a Digital Heart Health Program: Secondary Analysis From a Feasibility and Acceptability Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lifestyle modification programs play a critical role in preventing and managing cardiovascular disease (CVD). A key aim of many programs is improving patients' self-efficacy. In-person lifestyle modification programs can enhance self-efficacy in managing CVD risk, also known as cardiac self-efficacy (CSE). However, such programs are typically staffing and resource intensive. Digital lifestyle modification programs may offer a scalable and accessible way to improve CSE, but this has not been shown in prior research. Objective: This study examined changes in CSE among individuals using a digital lifestyle modification program for cardiovascular health. Evaluation of improvement in CSE was a secondary goal of a feasibility and acceptability pilot study of a digital program for Heart Health. Methods: Participants were individuals with elevated risk for CVD who enrolled in a 90-day pilot study that involved mobile app-based, artificial intelligence-powered health coaching and educational lessons focused on behaviors that promote cardiovascular health. Participants completed the 9-item CSE Scale at baseline and in month 2. Changes in confidence in participants' ability to manage their cardiovascular health were assessed. Results: The sample included 273 (n=207, 61.2% female; mean age 59.3, SD 10.1 years) participants who submitted a complete CSE Scale at baseline and in month 2. The total CSE Scale score increased by 12.9% (P<.001) from baseline to month 2. Additionally, there were significant increases in mean score on each of the 9 individual CSE Scale items (all P<.001), with the largest increases in confidence "in knowing when to call or visit the doctor for your heart disease" (17% increase; P<.001), "in knowing how much physical activity is good for you" (16.3% increase; P<.001), and "that you can get regular aerobic exercise" (19% increase; P<.001). Conclusions: The present analyses indicate that participants in a digital lifestyle modification program for cardiovascular health showed significant improvements in CSE within 2 months. This work adds to the growing literature examining ways to improve health-related self-efficacy and scalable access to programs for prevention and management of CVD.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».