Die klinische Überweisung zur Aktivitätsstudie

Das Hauptziel dieser Bemühungen besteht darin, eine körperliche Aktivitätsintervention für erwachsene klinische Patienten zu testen, bei denen das Risiko einer Herz-Kreislauf-Erkrankung besteht. Die Intervention umfasst 13 wöchentliche und 6 monatliche sozial-kognitive, theoriebasierte Sitzungen, Ferncoaching, einen am Körper getragenen Fitness-Tracker (PAT) und wird über ein Jahr online durchgeführt.

Insgesamt werden n=54 klinische Patienten im Alter von 40–70 Jahren mit geringer körperlicher Aktivität (<150 Minuten/Woche) und einem Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen rekrutiert. Die Studienergebnisse werden zu Studienbeginn, 6 Monate nach Beginn der Intervention und 12 Monate nach Beginn der Intervention gemessen.

Für die primären Endpunkte gehen die Forscher davon aus, dass Teilnehmer, die nach dem Zufallsprinzip ActiveGOALSv2 + PAT zugeteilt wurden, einen deutlich größeren (a) Anstieg der Schrittzahlen/Tag und des prozentualen Anteils an der Erfüllung des mäßig-starken körperlichen Aktivitätsziels von 150 Minuten/Woche (bis zu 12 Monaten) im Vergleich zu haben werden aktive PAT-Kontrollgruppe. Beschreibende Analysen und grafische Darstellungen werden verwendet, um Ausreißer, fehlende Daten und Fluktuationsmuster zu identifizieren. Um Genauigkeit zu gewährleisten, wird die primäre Analysestrategie ein linearer oder verallgemeinerter Mixed-Effect-Modell-Ansatz sein, bei dem Behandlungsgruppe, Zeit und Zeit-für-Gruppen-Interaktion als feste Effekte behandelt werden und das Subjekt als zufälliger Effekt behandelt wird, um das einzelne Subjekt zu berücksichtigen Variabilität (zweiseitiger Hypothesentest; .05 eben). Gemischte Modelle sind auf Längsschnittdatensätze anwendbar, die fehlende Beobachtungen enthalten (vorausgesetzt, dass Daten zufällig fehlen). Zur Anpassung an wichtige Kovariaten wird eine Regressionsmodellierung durchgeführt. Die Forscher werden ähnliche Analysen durchführen, um Veränderungen bei sekundären Endpunkten zu untersuchen. Beschreibende Statistiken zu Patientenerfahrungen, Überzeugungen/Einstellungen im Zusammenhang mit der Aufrechterhaltung von Änderungen der körperlichen Aktivität und Programmkosten werden ebenfalls gemeldet.

Aussagekraft und Stichprobengröße: Für einen zweiseitigen Test mit einem Alpha-Wert von 0,05 und unter der Annahme einer Fluktuation von 20 % nach 12 Monaten planen die Forscher die Rekrutierung von 54 Teilnehmern, um klinisch relevante Mittelwerte zu ermitteln Unterschied zwischen randomisierten Gruppen nach 12 Monaten mit 2000 Schritten /Tag (mit einer Potenz von .80), und 35 % erreichen das MVPA-Ziel (mit einer Potenz von 0,80), Die angegebenen Referenzmittelwerte (SD) wurden anhand der Baseline-Daten des an der Taille getragenen Beschleunigungsmessers des aktuellen K12 von 5250 (2200) Schritten/Tag berechnet und die Forscher gehen davon aus, dass die Kontrollgruppe zu Baseline das Ziel von 5 % erreicht.

Beschreibende Statistiken werden verwendet, um die gesamte in Frage kommende Bevölkerung, die überwiesenen Personen und die überwiesenen Personen, die an der Studie teilgenommen haben, zu beschreiben. um die Programmreichweite zu ermitteln. Explorative Analyse wichtiger bereits bestehender Faktoren: Die Faktorenanalyse wird verwendet, um die Bedeutung von Faktoren im Zusammenhang mit dem körperlichen Aktivitätsniveau/der Aktivitätszielerreichung über die 12-monatige Nachuntersuchung (Mplus) anhand der vor Interventionsbeginn gesammelten EHR-Daten der Teilnehmer zu identifizieren. Zu jedem Zeitpunkt werden Faktorstrukturen untersucht, die zeigen, wie einzelne Faktoren zu den Aktivitätsergebnissen beitragen. Die beste Faktorstruktur wird mit Eigenwerten und Fit-Indizes (RMSEA, CFI und TLI) ermittelt. Faktorstrukturen zu den beiden Zeitpunkten werden auf drei Ebenen verglichen, um die Messinvarianz festzustellen: 1) Konfigurationsäquivalenz, Anzahl der Faktoren/Muster der Faktor-Indikator-Beziehungen sind über die Zeit identisch; 2) Metrische Äquivalenz, Faktorladungen sind über die Zeit gleich; und 3) Skalare Äquivalenz, Mittelwerte und Werte sind im Zeitverlauf äquivalent. Schließlich werden die Forscher deskriptive Statistiken verwenden, um das Vorhandensein/Fehlen von Daten zu körperlicher Aktivität, kardiometabolischen und patientenzentrierten Ergebnissen in der EHR zu melden. Die Forscher werden dieselben Regressionsansätze anwenden, die in Ziel 1a verwendet wurden, um Unterschiede zwischen randomisierten Gruppen für EHR-gemeldete Ergebnisse zu bestimmen.