Adherence to eHealth Interventions Among Patients With Heart Failure: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure (HF) is a significant global health challenge, requiring innovative management strategies like eHealth. However, the success of eHealth in managing HF heavily relies on patient adherence, an area currently not sufficiently investigated despite its critical role in ensuring the effectiveness of this approach. Objective: This review was initiated to gather evidence on adherence to eHealth devices among patients with HF. The goal was to survey the current state of adherence, pinpoint factors that promote successful engagement, and identify gaps needing further research. Methods: A scoping review was conducted to gather quantitative data on eHealth engagement from relevant clinical HF studies indexed in PubMed, CINAHL, and PsycINFO up to February 2025. Descriptive characteristics of the publications were extracted, and generalized mixed model analyses were used to identify eHealth characteristics affecting patient adherence. Results: Our analysis included 70 studies, primarily using noninvasive eHealth interventions with wearables (n=51), followed by wearables only (n=8), noninvasive eHealth interventions without wearables (n=6), invasive devices (n=3), and telephone support (n=2). The median number of patients per study was 49 (IQR 20-139), and the median follow-up duration was 180 (IQR 84-360) days. Variability in reporting and definitions of eHealth adherence was noted. In total, 20 studies assessed adherence trends, with 13 noting a decline, 6 observing no change, and 1 reporting an increase over time. Factors influencing adherence were explored in 29 studies; 7 indicated higher adherence with increasing patient age, 2 showed a negative correlation, and 9 detected no age-related differences. No gender differences were found in the 10 publications that reported on gender, and 9 studies found no association between adherence and the New York Heart Association classification, while 1 noted higher adherence in patients with more severe symptoms. In 35 (50%) studies, adherence was quantified as the percentage of mean days the intervention was used, yielding a median adherence rate of 78% (IQR 61%-86%; range 31%-98%). No significant correlations were found between adherence rates and the number of eHealth device users, type of intervention, follow-up duration, number of parameters monitored, or data collection frequency. Conclusions: Reporting and definitions of patient adherence in HF studies are incomplete and inconsistent. Trends indicate a decrease in eHealth use over time. Customizing devices to meet patient needs may help mitigate this issue. Future research should offer a more detailed description of adherence to pinpoint factors that enhance patient adherence with eHealth technologies.
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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 | 0,015 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».