Adherence to Accelerometer Use in Older Adults Undergoing mHealth Cardiac Rehabilitation: Secondary Analysis of a Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearable accelerometers, which continuously record physical activity metrics, are commonly used in mobile health-enabled cardiac rehabilitation (mHealth-CR). The association between adherence to accelerometer use during mHealth-CR and improvement in clinical outcomes, such as functional capacity, is understudied. The emergence of artificial intelligence (AI) technology provides novel opportunities to investigate accelerometry use patterns in relation to mHealth-CR outcomes. OBJECTIVE: In this study, we sought to use an AI clustering framework to identify distinct behavioral phenotypes of adherence to accelerometer use. We then aimed to quantify the association of these adherence phenotypes with functional capacity improvements in older adults undergoing mHealth-CR. METHODS: We analyzed data from the RESILIENT (Rehabilitation at Home Using Mobile Health in Older Adults After Hospitalization for Ischemic Heart Disease) trial, the largest randomized clinical study to date comparing mHealth-CR versus usual care in older adults (aged ≥65 years). Intervention arm participants were instructed to wear a Fitbit accelerometer for the 3-month study duration. Adherence to accelerometer use was quantified as overall adherence (percentage of days worn) via k-means clustering AI-derived measures and compared with changes in 6-minute walk distance (6-MWD), adjusted for demographic and clinical covariates. RESULTS: Among 271 participants with a mean age of 71 years (SD 8), of whom 198 (73%) were male, accelerometers were worn for an average of 76 days (95% confidence limits 73,78) over 3 months. Adjusted analyses showed a weak association between days of wear and improvement in 6-MWD, with every 30 additional days associated with an 11-meter improvement (P=.08). Our k-means clustering framework identified adherence phenotypes at two resolutions: low resolution (k=2 clusters) and high resolution (k=8 clusters). The consistently high adherence cluster trended toward a 24.6-meter improvement in 6-MWD compared to the low and declining adherence clusters (n=39; 95% CI 0.7-49.9; P=.06). The 8-cluster phenotyping revealed a richer set of adherence patterns, with the consistently high adherence cluster in this analysis having a 38.5-meter (95% CI 2.2-74.7; P=.04) improvement in 6-MWD than the low adherence cluster, as well as greater average daily steps over the 3-month intervention (mean 7518, SD 3415 vs mean 4800, SD 2920 steps; P=.008). CONCLUSIONS: A time-series AI clustering framework identified a range of behavioral phenotypes representing different degrees of adherence to accelerometer use. Regression analysis identified a weak association between the higher adherence phenotype and functional capacity improvement in older adults undergoing mHealth-CR. Our AI-derived accelerometry adherence phenotypes may offer a new approach to tailor mHealth-CR regimens to individual patients, potentially leading to better outcomes in this high-risk population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03978130; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03978130. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/32163.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».