- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT03720327
Die Auswirkungen einer mobilen Gesundheitsintervention und von Textnachrichten eines Gesundheitscoaches auf das kardiovaskuläre Risiko älterer Erwachsener (GET FIT)
Fitness-Intensivtherapie (Get FIT) zur Förderung eines gesunden Lebens bei älteren Erwachsenen
Studienübersicht
Status
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
In dieser Studie mit dem Titel „Fitness-Intensivtherapie (Get FIT) zur Förderung eines gesunden Lebens bei älteren Erwachsenen“ werden zwei Verhaltensinterventionen bei in Wohngemeinschaften lebenden älteren Erwachsenen (Alter ≥ 60 Jahre) mit mittlerem und hohem Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen getestet.
- Get FIT: Verwendung eines Fitbit-Aktivitäts-Trackers, einer Smartphone-Anwendung zur Verfolgung der täglichen Nahrungsaufnahme, einer 45-minütigen Beratungssitzung zur Festlegung persönlicher Ziele und Patientenaufklärung durch einen Gesundheitscoach; vs.
- Holen Sie sich FIT+: Verwendung eines Fitbit-Aktivitäts-Trackers, einer Smartphone-Anwendung zur Verfolgung der täglichen Nahrungsaufnahme, einer 45-minütigen Beratungssitzung zur Festlegung persönlicher Ziele und zur Patientenaufklärung durch einen Gesundheitscoach sowie personalisierte Nur-Push-Textnachrichten vom Gesundheitscoach basierend auf den Teilnehmerdaten Der Fortschritt wird im Antrag elektronisch überwacht.
Jede Intervention dauert 3 Monate, wobei die Ergebnisse zu Studienbeginn, 3 Monaten und 6 Monaten gemessen werden.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
California
-
Anaheim, California, Vereinigte Staaten, 92801
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
Irvine, California, Vereinigte Staaten, 92697-3959
- The Regents of the University of California, Irvine - Institute for Clinical & Translational Science (ICTS)
-
Irvine, California, Vereinigte Staaten, 92697
- University of California, Irvine Medical Clinic (Gottschalk)
-
Orange, California, Vereinigte Staaten, 92697-3298
- The University of California, Irvine Medical Center
-
Santa Ana, California, Vereinigte Staaten, 92701
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- 60 Jahre oder älter
- bei mittlerem (10-20 %) oder hohem Risiko (>20 %) für die Entwicklung einer Herz-Kreislauf-Erkrankung (gemessen mit dem Framingham Risk Assessment Tool)
- schlechtes Essverhalten (gemessen mit dem Block Fruit/Gemüse/Ballaststoff-Screener)
- reduzierte körperliche Aktivität (gemessen mit dem Block Adult Physical Activity Screener)
Ausschlusskriterien:
- kognitive Beeinträchtigung (gemessen durch Mini-Cog), die die Fähigkeit beeinträchtigt, den Einwilligungsprozess, Umfragen oder die Nutzung mobiler Gesundheitsgeräte zu verstehen
- chronischer Drogenkonsum
- Nieren-, Leber- oder Lungenerkrankung im Endstadium
- aktuell aktiver Krebs (d. h. in aktiver Krebsbehandlung)
- Magen-Darm-Erkrankungen, die eine spezielle Diät erfordern (z.B. Morbus Crohn, Zöliakie usw.).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Unterstützende Pflege
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Verdreifachen
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Aktiver Komparator: Werde gesund
Die Get FIT-Intervention
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Der Get FIT-Arm beinhaltet die Nutzung einer kostenlosen, im Handel erhältlichen Smartphone-Anwendung, um die tägliche Nahrungsaufnahme drei Monate lang zu verfolgen; Nutzung eines Fitbit-Aktivitäts-Trackers für 3 Monate; und eine 45-minütige Verhaltensberatungssitzung zur Festlegung persönlicher Ziele und Aufklärung durch einen Gesundheitscoach.
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Experimental: Holen Sie sich FIT+
Die Get FIT+-Intervention, die nur personalisierte Push-Textnachrichten von einem Gesundheitscoach umfasst.
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Der Get FIT+-Arm beinhaltet die Nutzung einer kostenlosen, im Handel erhältlichen Smartphone-Anwendung, um die tägliche Nahrungsaufnahme drei Monate lang zu verfolgen; Nutzung eines Fitbit-Aktivitäts-Trackers für 3 Monate; eine 45-minütige Verhaltensberatungssitzung zur Festlegung persönlicher Ziele und Aufklärung durch einen Gesundheitscoach; und personalisierte Textnachrichten für 3 Monate durch einen Gesundheitscoach.
Der Gesundheitscoach hat über die Smartphone-Anwendung Zugriff auf die täglichen Ernährungs- und Aktivitätsdaten dieser Teilnehmer, überwacht den Fortschritt und sendet reine Push-Textnachrichten an die Teilnehmer dieser Gruppe basierend auf den Zielen und Fortschritten des Teilnehmers in den Bereichen körperliche Aktivität, Ernährung und Gewichtsverlust.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Wechsel von der Einhaltung der Grundlinie zum empfohlenen Selbstpflegeverhalten nach 3 Monaten und 6 Monaten
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Die spezifische Adhärenzskala der Medical Outcomes Study misst die Einhaltung von 8 empfohlenen Gesundheitsverhaltensweisen durch den Patienten (3 Punkte zu spezifischer Diät/Ernährung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zu alkoholischen Getränken, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zu regelmäßiger körperlicher Betätigung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zu regelmäßiger körperlicher Betätigung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zur regelmäßigen Bewegung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zur regelmäßigen körperlichen Betätigung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zur regelmäßigen körperlichen Betätigung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Raucherentwöhnung, 1 Punkt zur Einnahme verschriebener Medikamente, 1 Punkt zur regelmäßigen körperlichen Betätigung). Item zu Gewicht/Flüssigkeit, 1 Item zum Symptommanagement).
Die Teilnehmer kreisen die Antwort ein, die am besten zu ihrem Verhalten in den letzten 4 Wochen passt („Keine Zeit; 1 – Gelegentlich; 2 – Manchmal; 3 – Gelegentlich; 4 – Meistens). die Zeit; 5-Die ganze Zeit").
Die Bewertung ist der Durchschnitt der Elemente für eine Gesamtpunktzahl der spezifischen Einhaltung.
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Änderung der Grundnahrungsgewohnheiten nach 3 Monaten und 6 Monaten
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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3-Tage-Ernährungsprotokoll (ASA24); Daten aus selbst aufgezeichneter Ernährung, eingegeben in der Smartphone-Anwendung (My Fitness Pal©)
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung gegenüber dem Ausgangsniveau der körperlichen Aktivität nach 3 Monaten und 6 Monaten
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Daten vom Fitbit-Aktivitäts-Tracker, aufgezeichnet in der Smartphone-Anwendung (My Fitness Pal©)
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Veränderung gegenüber dem Ausgangswert in HgA1c
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
HgA1c, ermittelt durch Venenpunktion und Blutanalyse
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Veränderung der Angst- und Depressionssymptome gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Angst- und Depressionssymptome, gemessen anhand der Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS).
Subskalenwerte für Angst (Bereich 0–21; niedrigere Werte entsprechen „normalen“ Werten) und Depression (Bereich 0–21; niedrigere Werte entsprechen „normalen“ Werten).
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Änderung der Patientenaktivierung gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Patientenaktivierung, gemessen anhand der Patientenaktivierungsmessung
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Änderung der Grundlinienhöhe in Zentimetern
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Körpergröße in Zentimetern, gemessen mit einem Stadiometer
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Veränderung gegenüber dem Ausgangsgewicht in Kilogramm
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Gewicht in Kilogramm, gemessen mit einer professionellen Balkenwaage
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung gegenüber dem Grundkörperzusammensetzungsbereich
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
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Körperzusammensetzungsfläche (cm2), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
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Veränderung gegenüber der Grundkörperzusammensetzung – Knochenmineralgehalt (BMC)
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
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Körperzusammensetzung – BMC (g), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
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Veränderung gegenüber der Grundkörperzusammensetzung – Knochenmineraldichte (BMD)
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
|
Körperzusammensetzung – BMD (g/cm2), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
|
Ausgangswert: 6 Monate
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Änderung der Körperzusammensetzung/Fettmasse gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
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Körperzusammensetzung – Fettmasse (g), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
|
Veränderung gegenüber der Grundkörperzusammensetzung – Magermasse
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
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Körperzusammensetzung – Muskelmasse (g), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
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Veränderung gegenüber der Grundkörperzusammensetzung – Gesamtmasse
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
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Körperzusammensetzung – Gesamtmasse (g), gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
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Änderung der Körperzusammensetzung gegenüber dem Ausgangswert – % Fett
Zeitfenster: Ausgangswert: 6 Monate
|
Körperzusammensetzung – % Fett, gemessen durch Dual-Energy-Röntgenabsorptiometrie (DEXA)
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Ausgangswert: 6 Monate
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Veränderung des Blutdrucks gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Blutdruck, gemessen mit einem kalibrierten Aneroid-Blutdruckmessgerät
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung gegenüber dem Ausgangswert bei High-Density-Lipoproteinen (HDL)
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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HDL, ermittelt durch Venenpunktion und Blutanalyse
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung gegenüber dem Ausgangswert bei Low-Density-Lipoproteinen (LDL)
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
LDL, ermittelt durch Venenpunktion und Blutanalyse
|
Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Änderung der Triglyceride gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Triglyceride, ermittelt durch Venenpunktion und Blutanalyse
|
Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Änderung des Gesamtcholesterinwertes gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Gesamtcholesterinwert, ermittelt durch Venenpunktion und Blutanalyse (HDL+LDL+0,2*Triglyceride=gesamt)
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung der Lebensqualität gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Lebensqualität, gemessen anhand der Quality of Life Short Form Version 20
|
Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Veränderung der Nutzungsmuster der Klinikbesuche gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Nutzungsmuster der Patienten, gemessen anhand der Klinikbesuche
|
Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Veränderung der Nutzungsmuster von mHealth gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Nutzungsmuster der Patienten, gemessen anhand der Nutzung von mHealth
|
Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Änderung der Nutzungsmuster von Retention gegenüber dem Ausgangswert
Zeitfenster: Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
|
Nutzungs- und Engagementmuster der Patienten, gemessen anhand der Bindung (Abbruchrate und Zeitpunkt des Abbruchs)
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Ausgangswert, 3 Monate, 6 Monate
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Kosteneffektivität
Zeitfenster: 6 Monate
|
Kostenwirksamkeit der Intervention, berechnet anhand der Summe der Schulungskosten, des Personalgehalts, der Häufigkeit/Dauer der Beratungssitzungen, der Nachuntersuchungen und des Echtzeit-Feedbacks
|
6 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Lorraine Evangelista, PhD, University of California, Irvine
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- 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.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
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Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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- R21AG053162; HS#2016-2713
- R21AG053162 (US NIH Stipendium/Vertrag)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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