The ManageHF Just-in-Time Adaptive Mobile Application Interventions to Promote Self-Management and Improve Outcomes in Heart Failure: A Randomized Controlled Trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a major healthcare challenge in the United States, with approximately 900,000 older adults hospitalized annually. Gaps in self-management, including unrecognized worsening symptoms and failure to adhere to dietary sodium restriction, can reduce quality of life and precipitate hospital admissions. Existing mHealth approaches to HF self-management have produced mixed results, highlighting the need for innovative strategies to improve post-discharge outcomes in at-risk patients. OBJECTIVE: The ManageHF trial aimed to evaluate the effectiveness of two just-in-time adaptive interventions (JITAIs) delivered via a mobile application to enhance HF self-management. The interventions focused on symptom recognition and lower dietary sodium restriction, with the goal of reducing readmissions and improving HRQOL over a 12-week period. METHODS: The trial was a 2x2 factorial, double-blind, randomized controlled study conducted across several U.S. institutions. Participants recently hospitalized for acute HF were randomized into four groups: both interventions, either intervention alone, or an active control. The primary outcome was a composite measure assessing time to all-cause death, time to first HF readmission, and HRQOL changes, using the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHFQ). RESULTS: Recruitment was hindered by the COVID-19 pandemic, leading to the early discontinuation of the trial. Of 62 participants enrolled, 43 completed the study. Participants were diverse, with a mean age of 55 years; 32% were female, and 55% were Black or African American. Most had HF with reduced ejection fraction . However, due to the early termination and small sample size, the ability to detect statistically significant differences was limited. CONCLUSIONS: The ManageHF trial highlighted the potential of mobile health technology to support HF management, particularly in enhancing HRQOL. Future studies employing more effective recruitment and retention strategies are crucial for establishing the efficacy of these interventions with greater certainty.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».