Feasibility of the aktivplan Digital Health Intervention for Regular Physical Activity Following Phase II Rehabilitation: Protocol for a Mixed Method Randomized Controlled Pilot Study (ACTIVE-CaRe Pilot)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with cardiovascular disease (CVD) often encounter challenges in establishing and maintaining heart-healthy physical activity habits, even after successfully completing a cardiac rehabilitation program. Digital health technologies hold promise to support long-term habit formation in the secondary prevention of CVD. The aktivplan digital health intervention has been developed to support patients with CVD in establishing long-term heart-healthy physical activity habits. OBJECTIVE: The primary study aim is to pilot and assess the feasibility of a future randomized controlled trial design to investigate the effectiveness of the aktivplan intervention and to assess the usability, user experience, and acceptance of the aktivplan app. The secondary objective is to collect clinical and safety outcomes. METHODS: This multicenter, mixed method, randomized controlled pilot study aims to recruit 40 patients with an established diagnosis of CVD or with increased risk of CVD (physically inactive along with 1 further CVD risk factor) who are undergoing phase II rehabilitation at 2 rehabilitation centers in Austria. Participants will be allocated to the intervention or standard care control group by stratified randomization and will be monitored for 10 weeks after discharge from phase II rehabilitation. Participants, health care professionals, and outcome assessors are not masked (blinded) to group allocation. Data collection will include recruitment and drop-out rate; data completeness; adherence to the intervention; usability, user experience, and user acceptance questionnaires; technical reliability of the intervention; clinical assessments (exercise capacity, physical activity behavior, and CVD risk factors); adverse events; self-reported outcome measures (health-related quality of life, exercise self-efficacy, depression and anxiety, and kinesiophobia); patient interviews, and focus groups with health care professionals. Quantitative data will be analyzed descriptively, and 95% CIs will be calculated for recruitment and drop-out rates and for data completeness. No confirmatory inferential statistical analysis or hypothesis testing will be conducted. Qualitative data will be analyzed thematically by framework analysis. RESULTS: A total of 34 participants were recruited between October 2023 and May 2024. Data collection was completed in August 2024. Currently, the data are being analyzed and prepared for publication. The first publication of feasibility results is expected by summer 2025. CONCLUSIONS: This pilot study is expected to generate valuable and comprehensive insights to inform the study design of a future definitive effectiveness trial of the aktivplan intervention, guide the need for further iteration of the aktivplan app before entering a definitive trial, and inform future implementation strategies for the intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06025526; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06025526. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/73704.
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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 | 0,037 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,011 |
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 ».