Virkningerne af en mobil sundhedsintervention og sundhedscoach-tekstbeskeder på kardiovaskulær risiko hos ældre voksne (GET FIT)
15. november 2022 opdateret af: Lorraine Evangelista, University of California, Irvine
Fitness intensiv terapi (Get FIT) for at fremme sund livsstil hos ældre voksne
Denne undersøgelse, "Fitness Intensive Therapy (Get FIT) to Promote Healthy Living in Older Adults", vil teste en mobil-sundhedsbaseret intervention, som inkluderer brug af en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder, en smartphone-applikation, der sporer dagligt madindtag og en 45 minutters rådgivningssession for at skabe personlige mål og give patientuddannelse af en sundhedscoach; versus Get FIT+ (de samme varer) plus personlige tekstbeskeder med fokus på deltagerens aktivitet og ernæringsfremskridt som overvåget i appen, fra sundhedscoachen i 3 måneder.
Efterforskerne vil måle indvirkningen på deltagerens kost, fysiske aktivitet, kliniske resultater, psykosocialt velvære og engagement.
Studieoversigt
Status
Afsluttet
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljeret beskrivelse
Denne undersøgelse, "Fitness Intensiv Therapy (Get FIT) to Promote Healthy Living in Older Adults", vil teste 2 adfærdsmæssige interventioner hos ældre voksne, der bor i lokalsamfundet (alder ≥ 60 år) med mellemliggende og høj risiko for hjerte-kar-sygdomme.
- Bliv FIT: brug af en Fitbit aktivitetsmåler, smartphone-applikation til at spore dagligt madindtag, en 45 minutters rådgivningssession for at skabe personlige mål og give patientuddannelse af en sundhedscoach; vs.
- Få FIT+: brug af en Fitbit aktivitetsmåler, smartphone-applikation til at spore dagligt madindtag, en 45 minutters rådgivningssession for at skabe personlige mål og give patientuddannelse af en sundhedscoach og personlige push-only tekstbeskeder fra sundhedscoachen baseret på deltagerens fremskridt som overvåget elektronisk i ansøgningen.
Hver intervention varer 3 måneder, med resultater målt ved baseline, 3 måneder og 6 måneder.
Undersøgelsestype
Interventionel
Tilmelding (Faktiske)
54
Fase
- Ikke anvendelig
Kontakter og lokationer
Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.
Studiesteder
-
-
California
-
Anaheim, California, Forenede Stater, 92801
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
Irvine, California, Forenede Stater, 92697-3959
- The Regents of the University of California, Irvine - Institute for Clinical & Translational Science (ICTS)
-
Irvine, California, Forenede Stater, 92697
- University of California, Irvine Medical Clinic (Gottschalk)
-
Orange, California, Forenede Stater, 92697-3298
- The University of California, Irvine Medical Center
-
Santa Ana, California, Forenede Stater, 92701
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
-
Deltagelseskriterier
Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
60 år og ældre (Voksen, Ældre voksen)
Tager imod sunde frivillige
Ingen
Køn, der er berettiget til at studere
Alle
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- 60 år eller derover
- ved mellem (10-20%) eller høj risiko (>20%) for at udvikle hjerte-kar-sygdom (målt med Framingham Risk Assessment Tool)
- dårlig spiseadfærd (målt ved blokfrugt-/grøntsags-/fiberscreener)
- reduceret fysisk aktivitet (målt med Block Adult Physical Activity Screener)
Ekskluderingskriterier:
- kognitiv svækkelse (målt af Mini-Cog), der svækker evnen til at forstå samtykkeproces, undersøgelser eller brug af mobile sundhedsenheder
- kronisk stofbrug
- slutstadiet af nyre-, lever- eller lungesygdomme
- nuværende aktiv cancer (dvs. gennemgår aktiv behandling for cancer)
- mave-tarmsygdom, som kræver en særlig diæt (f. Crohns, cøliaki osv.).
Studieplan
Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
- Primært formål: Støttende pleje
- Tildeling: Randomiseret
- Interventionel model: Parallel tildeling
- Maskning: Tredobbelt
Våben og indgreb
Deltagergruppe / Arm |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Aktiv komparator: Kom i form
Get FIT-interventionen
|
Get FIT-armen inkluderer brug af en gratis kommercielt tilgængelig smartphone-applikation til at spore dagligt madindtag i 3 måneder; brug af en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder; og en 45 minutters adfærdsrådgivningssession for at sætte personlige mål og give undervisning af en sundhedscoach.
|
|
Eksperimentel: Få FIT+
Get FIT+ interventionen, som inkluderer push-only personlige tekstbeskeder fra en sundhedscoach.
|
Get FIT+-armen inkluderer brug af en gratis kommercielt tilgængelig smartphone-applikation til at spore dagligt madindtag i 3 måneder; brug af en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder; en 45 minutters adfærdsrådgivningssession for at sætte personlige mål og give undervisning af en sundhedscoach; og personlig sms i 3 måneder af en sundhedscoach.
Sundhedscoachen vil have adgang til disse deltageres daglige mad- og aktivitetsdata gennem smartphone-applikationen, og vil overvåge fremskridt og sende push-only tekstbeskeder til deltagere i denne gruppe baseret på deltagerens mål og fremskridt inden for områderne fysisk aktivitet, ernæring og vægttab.
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Skift fra baseline-overholdelse til anbefalet egenomsorgsadfærd efter 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Medical Outcomes Study Specific Adherence Scale måler patientens overholdelse af 8 anbefalede sundhedsadfærd (3 punkter om specifik diæt/ernæring, 1 punkt om rygestop, 1 punkt om alkoholiske drikke, 1 punkt om at tage ordineret medicin, 1 punkt om regelmæssig motion, 1 punkt om vægt/væske, 1 punkt om symptomhåndtering).
Deltagerne ringer om det svar, der bedst svarer til deres adfærd i de sidste 4 uger ("Ingen af tiden; 1-Lidt af tiden; 2-Nogle af tiden; 3-En god del af tiden; 4-Det meste af tiden tiden; 5-hele tiden").
Scoring er gennemsnittet af elementerne for en samlet specifik overholdelsesscore.
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline diætmønstre efter 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
3-dages madoptegnelse (ASA24); data fra selvregistreret kost som indtastet i smartphone-applikationen (My Fitness Pal©)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline fysisk aktivitetsniveau efter 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
data fra Fitbit aktivitetsmåler som registreret i smartphone-applikationen (My Fitness Pal©)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
ændring fra baseline i HgA1c
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
HgA1c som opnået ved venepunktur og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i angst- og depressionssymptomer
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Angst og depressionssymptomer målt ved Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS).
Underskala-score af angst (interval 0-21; lavere score repræsenterer "normal" score) og Depression (interval 0-21; lavere score repræsenterer "normal" score).
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i patientaktivering
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Patientaktivering som målt ved Patient Activation Measure
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Skift fra basislinjehøjden i centimeter
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
højde i centimeter målt med stadiometer
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline vægt i kilogram
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
vægt i kilogram målt med professionel strålevægt
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning-område
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning-areal (cm2) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning - Knoglemineralindhold (BMC)
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - BMC (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning - Knoglemineraltæthed (BMD)
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - BMD (g/cm2) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning-Fedtmasse
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - fedtmasse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning - Mager masse
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - mager masse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning-Total Mass
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - total masse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline kropssammensætning-% fedt
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kropssammensætning - % fedt målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i blodtryk
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
blodtryk målt med kalibreret aneroid sfygmomanometer
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i High-Density Lipoproteins (HDL)
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
HDL som opnået ved venepunktur og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i Low-Density Lipoproteins (LDL)
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
LDL opnået ved venepunktur og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i triglycerider
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Triglycerider opnået ved venepunktur og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Ændring fra baseline i total kolesterolscore
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
total kolesterolscore som opnået ved venepunktur og blodanalyse (HDL+LDL+0,2*triglycerider=total)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
ændring fra baseline i livskvalitet
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
livskvalitet målt ved den korte livskvalitetsform version 20
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
ændring fra baseline i mønstre for brug af klinikdeltagelse
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
patientbrugsmønstre målt ved klinikdeltagelse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
ændring fra baseline i brugsmønstre af mHealth
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
patientbrugsmønstre målt ved brug af mHealth
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
ændring fra baseline i mønstre for brug af Retention
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
patientens brugs- og engagementsmønstre målt ved fastholdelse (frafaldsrate og tidspunkt for frafald)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
omkostningseffektivitet
Tidsramme: 6 måneder
|
Omkostningseffektiviteten af interventionen som beregnet ved summen af omkostninger til uddannelse, personaleløn, hyppighed/varighed af rådgivningssessioner, opfølgningsbesøg, feedback i realtid
|
6 måneder
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.
Sponsor
Efterforskere
- Ledende efterforsker: Lorraine Evangelista, PhD, University of California, Irvine
Publikationer og nyttige links
Den person, der er ansvarlig for at indtaste oplysninger om undersøgelsen, leverer frivilligt disse publikationer. Disse kan handle om alt relateret til undersøgelsen.
Generelle publikationer
- Harris PA, Taylor R, Thielke R, Payne J, Gonzalez N, Conde JG. Research electronic data capture (REDCap)--a metadata-driven methodology and workflow process for providing translational research informatics support. J Biomed Inform. 2009 Apr;42(2):377-81. doi: 10.1016/j.jbi.2008.08.010. Epub 2008 Sep 30.
- Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40(5):373-83. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8.
- Hertzog MA. Considerations in determining sample size for pilot studies. Res Nurs Health. 2008 Apr;31(2):180-91. doi: 10.1002/nur.20247.
- Curran GM, Bauer M, Mittman B, Pyne JM, Stetler C. Effectiveness-implementation hybrid designs: combining elements of clinical effectiveness and implementation research to enhance public health impact. Med Care. 2012 Mar;50(3):217-26. doi: 10.1097/MLR.0b013e3182408812.
- DiMatteo MR, Giordani PJ, Lepper HS, Croghan TW. Patient adherence and medical treatment outcomes: a meta-analysis. Med Care. 2002 Sep;40(9):794-811. doi: 10.1097/00005650-200209000-00009.
- Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, Dans T, Avezum A, Lanas F, McQueen M, Budaj A, Pais P, Varigos J, Lisheng L; INTERHEART Study Investigators. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study. Lancet. 2004 Sep 11-17;364(9438):937-52. doi: 10.1016/S0140-6736(04)17018-9.
- Demiris G, Thompson H, Boquet J, Le T, Chaudhuri S, Chung J. Older adults' acceptance of a community-based telehealth wellness system. Inform Health Soc Care. 2013 Jan;38(1):27-36. doi: 10.3109/17538157.2011.647938. Epub 2012 May 9.
- Schneider KM, O'Donnell BE, Dean D. Prevalence of multiple chronic conditions in the United States' Medicare population. Health Qual Life Outcomes. 2009 Sep 8;7:82. doi: 10.1186/1477-7525-7-82.
- WRITING GROUP MEMBERS, Lloyd-Jones D, Adams RJ, Brown TM, Carnethon M, Dai S, De Simone G, Ferguson TB, Ford E, Furie K, Gillespie C, Go A, Greenlund K, Haase N, Hailpern S, Ho PM, Howard V, Kissela B, Kittner S, Lackland D, Lisabeth L, Marelli A, McDermott MM, Meigs J, Mozaffarian D, Mussolino M, Nichol G, Roger VL, Rosamond W, Sacco R, Sorlie P, Roger VL, Thom T, Wasserthiel-Smoller S, Wong ND, Wylie-Rosett J; American Heart Association Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Heart disease and stroke statistics--2010 update: a report from the American Heart Association. Circulation. 2010 Feb 23;121(7):e46-e215. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.192667. Epub 2009 Dec 17. No abstract available. Erratum In: Circulation. 2010 Mar 30;121(12):e260. Stafford, Randall [corrected to Roger, Veronique L]. Circulation. 2011 Oct 18;124(16):e425.
- Lin JS, O'Connor E, Whitlock EP, Beil TL. Behavioral counseling to promote physical activity and a healthful diet to prevent cardiovascular disease in adults: a systematic review for the U.S. Preventive Services Task Force. Ann Intern Med. 2010 Dec 7;153(11):736-50. doi: 10.7326/0003-4819-153-11-201012070-00007.
- Parekh AK, Goodman RA, Gordon C, Koh HK; HHS Interagency Workgroup on Multiple Chronic Conditions. Managing multiple chronic conditions: a strategic framework for improving health outcomes and quality of life. Public Health Rep. 2011 Jul-Aug;126(4):460-71. doi: 10.1177/003335491112600403.
- Bodenheimer T, Wagner EH, Grumbach K. Improving primary care for patients with chronic illness: the chronic care model, Part 2. JAMA. 2002 Oct 16;288(15):1909-14. doi: 10.1001/jama.288.15.1909.
- Kouris I, Mougiakakou S, Scarnato L, Iliopoulou D, Diem P, Vazeou A, Koutsouris D. Mobile phone technologies and advanced data analysis towards the enhancement of diabetes self-management. Int J Electron Healthc. 2010;5(4):386-402. doi: 10.1504/IJEH.2010.036209.
- Chomutare T, Fernandez-Luque L, Arsand E, Hartvigsen G. Features of mobile diabetes applications: review of the literature and analysis of current applications compared against evidence-based guidelines. J Med Internet Res. 2011 Sep 22;13(3):e65. doi: 10.2196/jmir.1874.
- Courtney KL, Demiris G, Rantz M, Skubic M. Needing smart home technologies: the perspectives of older adults in continuing care retirement communities. Inform Prim Care. 2008;16(3):195-201. doi: 10.14236/jhi.v16i3.694.
- Hayes DK, Denny CH, Keenan NL, Croft JB, Sundaram AA, Greenlund KJ. Racial/Ethnic and socioeconomic differences in multiple risk factors for heart disease and stroke in women: behavioral risk factor surveillance system, 2003. J Womens Health (Larchmt). 2006 Nov;15(9):1000-8. doi: 10.1089/jwh.2006.15.1000.
- Ford ES, Ajani UA, Croft JB, Critchley JA, Labarthe DR, Kottke TE, Giles WH, Capewell S. Explaining the decrease in U.S. deaths from coronary disease, 1980-2000. N Engl J Med. 2007 Jun 7;356(23):2388-98. doi: 10.1056/NEJMsa053935.
- Maruthur NM, Wang NY, Appel LJ. Lifestyle interventions reduce coronary heart disease risk: results from the PREMIER Trial. Circulation. 2009 Apr 21;119(15):2026-31. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.809491. Epub 2009 Apr 6.
- Appel LJ, Brands MW, Daniels SR, Karanja N, Elmer PJ, Sacks FM; American Heart Association. Dietary approaches to prevent and treat hypertension: a scientific statement from the American Heart Association. Hypertension. 2006 Feb;47(2):296-308. doi: 10.1161/01.HYP.0000202568.01167.B6.
- Elmer PJ, Obarzanek E, Vollmer WM, Simons-Morton D, Stevens VJ, Young DR, Lin PH, Champagne C, Harsha DW, Svetkey LP, Ard J, Brantley PJ, Proschan MA, Erlinger TP, Appel LJ; PREMIER Collaborative Research Group. Effects of comprehensive lifestyle modification on diet, weight, physical fitness, and blood pressure control: 18-month results of a randomized trial. Ann Intern Med. 2006 Apr 4;144(7):485-95. doi: 10.7326/0003-4819-144-7-200604040-00007.
- Kottke TE, Faith DA, Jordan CO, Pronk NP, Thomas RJ, Capewell S. The comparative effectiveness of heart disease prevention and treatment strategies. Am J Prev Med. 2009 Jan;36(1):82-88. doi: 10.1016/j.amepre.2008.09.010.
- Svetkey LP, Erlinger TP, Vollmer WM, Feldstein A, Cooper LS, Appel LJ, Ard JD, Elmer PJ, Harsha D, Stevens VJ. Effect of lifestyle modifications on blood pressure by race, sex, hypertension status, and age. J Hum Hypertens. 2005 Jan;19(1):21-31. doi: 10.1038/sj.jhh.1001770.
- Hall AK, Stellefson M, Bernhardt JM. Healthy Aging 2.0: the potential of new media and technology. Prev Chronic Dis. 2012;9:E67. Epub 2012 Mar 8. No abstract available.
- Webb TL, Joseph J, Yardley L, Michie S. Using the internet to promote health behavior change: a systematic review and meta-analysis of the impact of theoretical basis, use of behavior change techniques, and mode of delivery on efficacy. J Med Internet Res. 2010 Feb 17;12(1):e4. doi: 10.2196/jmir.1376.
- Osborn CY, Egede LE. Validation of an Information-Motivation-Behavioral Skills model of diabetes self-care (IMB-DSC). Patient Educ Couns. 2010 Apr;79(1):49-54. doi: 10.1016/j.pec.2009.07.016. Epub 2009 Aug 21.
- Jaja C, Pares-Avila J, Wolpin S, Berry D. Usability evaluation of the interactive Personal Patient Profile-Prostate decision support system with African American men. J Natl Med Assoc. 2010 Apr;102(4):290-7. doi: 10.1016/s0027-9684(15)30601-5.
- Moser DK, Dickson V, Jaarsma T, Lee C, Stromberg A, Riegel B. Role of self-care in the patient with heart failure. Curr Cardiol Rep. 2012 Jun;14(3):265-75. doi: 10.1007/s11886-012-0267-9.
- Riegel B, Lee CS, Dickson VV; Medscape. Self care in patients with chronic heart failure. Nat Rev Cardiol. 2011 Jul 19;8(11):644-54. doi: 10.1038/nrcardio.2011.95.
- Dracup K, Evangelista LS, Hamilton MA, Erickson V, Hage A, Moriguchi J, Canary C, MacLellan WR, Fonarow GC. Effects of a home-based exercise program on clinical outcomes in heart failure. Am Heart J. 2007 Nov;154(5):877-83. doi: 10.1016/j.ahj.2007.07.019. Epub 2007 Sep 12.
- Arean PA, Alvidrez J, Nery R, Estes C, Linkins K. Recruitment and retention of older minorities in mental health services research. Gerontologist. 2003 Feb;43(1):36-44. doi: 10.1093/geront/43.1.36.
- Borson S, Scanlan J, Brush M, Vitaliano P, Dokmak A. The mini-cog: a cognitive 'vital signs' measure for dementia screening in multi-lingual elderly. Int J Geriatr Psychiatry. 2000 Nov;15(11):1021-7. doi: 10.1002/1099-1166(200011)15:113.0.co;2-6.
- Parker C, Philp I. Screening for cognitive impairment among older people in black and minority ethnic groups. Age Ageing. 2004 Sep;33(5):447-52. doi: 10.1093/ageing/afh135. Epub 2004 Jun 24.
- Borson S, Scanlan JM, Watanabe J, Tu SP, Lessig M. Simplifying detection of cognitive impairment: comparison of the Mini-Cog and Mini-Mental State Examination in a multiethnic sample. J Am Geriatr Soc. 2005 May;53(5):871-4. doi: 10.1111/j.1532-5415.2005.53269.x.
- Wilson PW, D'Agostino RB, Levy D, Belanger AM, Silbershatz H, Kannel WB. Prediction of coronary heart disease using risk factor categories. Circulation. 1998 May 12;97(18):1837-47. doi: 10.1161/01.cir.97.18.1837.
- Burke LE, Styn MA, Glanz K, Ewing LJ, Elci OU, Conroy MB, Sereika SM, Acharya SD, Music E, Keating AL, Sevick MA. SMART trial: A randomized clinical trial of self-monitoring in behavioral weight management-design and baseline findings. Contemp Clin Trials. 2009 Nov;30(6):540-51. doi: 10.1016/j.cct.2009.07.003. Epub 2009 Aug 7.
- Riegel B, Moser DK, Powell M, Rector TS, Havranek EP. Nonpharmacologic care by heart failure experts. J Card Fail. 2006 Mar;12(2):149-153. doi: 10.1016/j.cardfail.2005.10.004.
- Romanelli J, Fauerbach JA, Bush DE, Ziegelstein RC. The significance of depression in older patients after myocardial infarction. J Am Geriatr Soc. 2002 May;50(5):817-22. doi: 10.1046/j.1532-5415.2002.50205.x.
- Ziegelstein RC, Fauerbach JA, Stevens SS, Romanelli J, Richter DP, Bush DE. Patients with depression are less likely to follow recommendations to reduce cardiac risk during recovery from a myocardial infarction. Arch Intern Med. 2000 Jun 26;160(12):1818-23. doi: 10.1001/archinte.160.12.1818.
- Kravitz RL, Hays RD, Sherbourne CD, DiMatteo MR, Rogers WH, Ordway L, Greenfield S. Recall of recommendations and adherence to advice among patients with chronic medical conditions. Arch Intern Med. 1993 Aug 23;153(16):1869-78.
- Sherbourne CD, Stewart AL. The MOS social support survey. Soc Sci Med. 1991;32(6):705-14. doi: 10.1016/0277-9536(91)90150-b.
- Frediani JK, Reilly CM, Higgins M, Clark PC, Gary RA, Dunbar SB. Quality and adequacy of dietary intake in a southern urban heart failure population. J Cardiovasc Nurs. 2013 Mar-Apr;28(2):119-28. doi: 10.1097/JCN.0b013e318242279e.
- Schakel SF. Maintaining a nutrient database in a changing marketplace: Keeping pace with changing food products-- A research perspective. Journal of Food Composition and Analysis 2001;14:315-322.
- Heil DP. Predicting activity energy expenditure using the Actical activity monitor. Res Q Exerc Sport. 2006 Mar;77(1):64-80. doi: 10.1080/02701367.2006.10599333.
- Revicki DA, Israel RG. Relationship between body mass indices and measures of body adiposity. Am J Public Health. 1986 Aug;76(8):992-4. doi: 10.2105/ajph.76.8.992.
- Tothill P, James Hannan W. Dual-energy X-ray absorptiometry measurements of fat and lean masses in subjects with eating disorders. Int J Obes Relat Metab Disord. 2004 Jul;28(7):912-9. doi: 10.1038/sj.ijo.0802536.
- Pickering TG, Hall JE, Appel LJ, Falkner BE, Graves JW, Hill MN, Jones DH, Kurtz T, Sheps SG, Roccella EJ; Council on High Blood Pressure Research Professional and Public Education Subcommittee, American Heart Association. Recommendations for blood pressure measurement in humans: an AHA scientific statement from the Council on High Blood Pressure Research Professional and Public Education Subcommittee. J Clin Hypertens (Greenwich). 2005 Feb;7(2):102-9. doi: 10.1111/j.1524-6175.2005.04377.x. No abstract available.
- Panz VR, Raal FJ, Paiker J, Immelman R, Miles H. Performance of the CardioChek PA and Cholestech LDX point-of-care analysers compared to clinical diagnostic laboratory methods for the measurement of lipids. Cardiovasc J S Afr. 2005 Mar-Apr;16(2):112-7.
- Shemesh T, Rowley KG, Shephard M, Piers LS, O'Dea K. Agreement between laboratory results and on-site pathology testing using Bayer DCA2000+ and Cholestech LDX point-of-care methods in remote Australian Aboriginal communities. Clin Chim Acta. 2006 May;367(1-2):69-76. doi: 10.1016/j.cca.2005.11.014. Epub 2006 Jan 4.
- Jain A, Persaud JW, Rao N, Harvey D, Robertson L, Nirmal L, Nirmal D, Thomas M, Mikhailidis DP, Nair DR. Point of care testing is appropriate for National Health Service health check. Ann Clin Biochem. 2011 Mar;48(Pt 2):159-65. doi: 10.1258/acb.2010.010195. Epub 2011 Feb 25.
- Nam S, Han HR, Song HJ, Song Y, Kim KB, Kim MT. Utility of a point-of-care device in recruiting ethnic minorities for diabetes research with community partners. J Health Care Poor Underserved. 2011 Nov;22(4):1253-63. doi: 10.1353/hpu.2011.0117.
- Westlake C, Evangelista LS, Stromberg A, Ter-Galstanyan A, Vazirani S, Dracup K. Evaluation of a Web-based education and counseling pilot program for older heart failure patients. Prog Cardiovasc Nurs. 2007 Winter;22(1):20-6. doi: 10.1111/j.0889-7204.2007.05703.x.
- Stepleman L, Rutter MC, Hibbard J, Johns L, Wright D, Hughes M. Validation of the patient activation measure in a multiple sclerosis clinic sample and implications for care. Disabil Rehabil. 2010;32(19):1558-67. doi: 10.3109/09638280903567885.
- Kyung Rim Shin, Mi Young Kim, Seung Eun Chung. Methods and strategies utilized in published qualitative research. Qual Health Res. 2009 Jun;19(6):850-8. doi: 10.1177/1049732309335857.
- Goldstein DJ. Beneficial health effects of modest weight loss. Int J Obes Relat Metab Disord. 1992 Jun;16(6):397-415.
Datoer for undersøgelser
Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
10. januar 2019
Primær færdiggørelse (Faktiske)
12. marts 2022
Studieafslutning (Faktiske)
12. marts 2022
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
9. oktober 2018
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
23. oktober 2018
Først opslået (Faktiske)
25. oktober 2018
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
18. november 2022
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
15. november 2022
Sidst verificeret
1. november 2022
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
- R21AG053162; HS#2016-2713
- R21AG053162 (U.S. NIH-bevilling/kontrakt)
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
Uafklaret
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Ingen
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Ingen
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .