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Enregistrement W4416440493 · doi:10.2196/72416

Effect of a Mobile Health Intervention in the Management of Hypertension: Open-Label Cluster-Randomized Trial

2025· article· en· W4416440493 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoping Li

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionmHealthDigital healthIntervention (counseling)TelehealtheHealthHealth educationHealth interventionRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Digital therapeutics represents a promising approach to support the management of hypertension. Rural regions in China face substantial challenges in hypertension prevention and management. Given the rapid growth in use of the internet and mobile technologies, particularly smartphones, we developed a user-friendly WeChat mini-program "E-controlled pressure (eKongya)" to assist village physicians in managing patients with hypertension. Objective: This trial aimed to investigate the efficacy of digital interventions for blood pressure (BP) control in patients with hypertension. Methods: This open-label cluster-randomized controlled study was conducted in 8 villages in China. Individuals with systolic BP (SBP) ≥140 mm Hg or diastolic BP (DBP) ≥90 mm Hg were recruited. Eight villages were randomly assigned in a 1:1 ratio to the digital intervention group or control group. The primary end point was the hypertension control rate at 24 weeks among the study participants. The secondary end points were the changes in mean SBP and DBP from baseline to 24 weeks. All analyses were performed using the full analysis set. Results: Between June and July 2024, a total of 95 participants were enrolled and allocated to the digital intervention group (n=48, 51%) or the control group (n=47, 49%). After 24 weeks, data were available from 87 (92%) participants, and the mean age was 63.8 (SD 9.7) years, with 48% (n=42) being female participants. The digital intervention group (25/44, 57%) had a higher percentage of participants with controlled BP compared to the control group (21/43, 49%), although this difference was not statistically significant (P=.60). Logistic regression analysis showed that the digital interventions did not significantly increase the hypertension control rate (odds ratio 0.73, 95% CI 0.31-1.69; P=.46). In the intervention group, SBP decreased from 158.0 (SD 18.4) mm Hg at baseline to 137.5 (SD 13.0) mm Hg at 24 weeks and DBP decreased from 93.8 (SD 10.3) mm Hg to 85.3 (SD 11.6) mm Hg. In the control group during that same period, SBP decreased from 161.1 (SD 18.2) mm Hg to 139.6 (SD 13.2) mm Hg, and DBP decreased from 99.2 (SD 9.2) mm Hg to 83.4 (SD 12.1) mm Hg. After adjusting for baseline SBP or DBP, the mean change from baseline to 24 weeks was comparable between the digital intervention and control groups for both SBP (between-group difference -1.6, 95% CI -7.2 to 3.9; P=.56) and DBP (between-group difference 3.3, 95% CI -1.8 to 8.5; P=.21). No major program-related safety events occurred up to 24 weeks. Conclusions: Our study demonstrated that the digital interventions increased the hypertension control rate in rural areas, although this improvement was not statistically significant. Nevertheless, providing convenient BP measurements and health education to these patients notably enhanced hypertension control rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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