Implementation of Digital Device–Assisted and Nurse-Led Case Management to Promote Self-Management in Adults With Noncommunicable Diseases: Protocol for a Single-Arm Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-management plays a vital role in noncommunicable disease prevention and control. However, it has been challenging for patients and their caregivers to identify how much their lifestyle affects their health and what level of effort they should make to reduce cardiovascular disease (CVD) risks in everyday life. Therefore, knowing their own CVD risk and daily health-related situations will provide relevant information for self-management by those at risk. The need to help individuals understand their relevant information creates an opportunity to investigate whether and how to implement a combined digital and nurse-led self-management intervention in a real-world community setting. Objective: This study aims to evaluate the effectiveness of a combined approach combining digital device support, including a smartwatch, a mobile app, and a salt meter, with nurse-led case management, on self-management behaviors and clinical outcomes. Methods: This study uses a combination of a nurse-led self-management with a digital and mobile health innovative approach, including tailored small group face-to-face education sessions, a smartwatch, a smartphone health app, and a salt meter, to increase the self-management behaviors to reduce vascular risk through designing and testing an integrated community-based strategy targeted at adults and older adults at risk of CVD in Thailand. The study uses a single-arm pretest-posttest design to assess the intervention's effects. The intervention will consist of the following components: (1) an interactive face-to-face education session; (2) a real-time knowing your numbers strategy using a smartwatch, a smartphone health app, and a salt meter; (3) a mindfulness-based stress management strategy using Somporn Kantaradusdi-Triamchaisri technique meditation healing exercise; and (4) a self-management diary. Quantitative data will be collected using a smartwatch, a salt meter, a food diary, and questionnaires at baseline and at the end of week 6. Clinical outcomes will be assessed at baseline, primary end point (wk 12), and secondary end point (wk 24). Results: This study, funded in January 2025, will involve 45 patients. We received ethical approval on May 31, 2024, and began recruitment for participation in May 2025. Researchers will collect, analyze, and synthesize to evaluate the study procedure. We expect to complete data collection by December 2025, with the first results submitted for publication in March 2026. Conclusions: The implementation of a combined digital device and nurse-led case management may identify the use of digital health to support self-management and improve vascular health. The findings of this study will provide insights for a large-scale randomized controlled trial and for ongoing improvements in the noncommunicable disease care system.
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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 | 0,026 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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 ».