Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

AI-Based Personalized Self-Management for Patients With Heart Failure

2026. október 19. frissítette: Mohamed Fakhry Ahmed Salem, Alexandria University

Effectiveness of AI-Based Personalized Self-Management Intervention on Self-Care Behaviors and Health-Related Quality of Life Among Patients With Heart Failure

This study aims to evaluate the effectiveness of an AI-based personalized self-management intervention on self-care behaviors and health-related quality of life among patients with chronic heart failure. Using a two-phase sequential explanatory mixed-methods design, Phase I consists of a randomized controlled trial comparing a 12-week AI-guided self-management intervention plus usual care with usual care alone. Self-care behaviors and health-related quality of life will be assessed at baseline, 6 weeks, and 12 weeks. Phase II will involve semi-structured interviews with a purposively selected subgroup of intervention participants to explore their experiences with the AI-based intervention and to explain the quantitative findings. The study seeks to generate evidence on the effectiveness and patient acceptability of AI-supported self-management in heart failure care.

A tanulmány áttekintése

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

150

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését

Tanulmányi helyek

      • Alexandria, Egyiptom, 21511
        • Faculty of Nursing, Alexandria University
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Leírás

Eligibility Criteria

Inclusion Criteria:

Adults aged 18 years or older. Confirmed diagnosis of chronic heart failure (NYHA Class II or III). Clinically stable for at least 1 month before enrollment. Able to read and understand Arabic. Own or have regular access to a smartphone compatible with the AI-based application.

Willing and able to provide informed consent and participate throughout the 12-week study period.

Exclusion Criteria:

NYHA Class IV or end-stage heart failure. Severe cognitive impairment or any condition preventing reliable self-reporting or informed consent.

Severe psychiatric illness that may interfere with study participation. Participation in another heart failure self-management or behavioral intervention program during the study period.

Inability to use a smartphone or the study application despite orientation and support.

Any serious medical condition deemed by the investigators to make participation inappropriate or unsafe.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Támogató gondoskodás
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Egyetlen

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: Experimental: AI-Based Personalized Self-Management Intervention

Participants receive a smartphone-based AI application delivering personalized self-management support for 12 weeks, including symptom monitoring, individualized self-care recommendations, medication and lifestyle reminders, educational content, and real-time guidance alongside usual care.

Aktív összehasonlító: Active Comparator: Usual Care

Participants receive routine heart failure care, including standard education, outpatient follow-up, and prescribed treatment, without access to the AI-based application.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Primary Outcome Measure 1: Self-Care Behavior (EHFScBS-9)
Időkeret: Time Frame: Baseline, Week 6, and Week 12

Description: Change in self-care behavior measured using the 9-item European Heart Failure Self-Care Behaviour Scale (EHFScBS-9). Scores are transformed to a 0-100 scale, with higher scores indicating better self-care behavior.

Time Frame: Baseline, Week 6, and Week 12
Primary Outcome Measure 2: Health-Related Quality of Life (RAND-36)
Időkeret: Time Frame: Baseline, Week 6, and Week 12

Description: Change in health-related quality of life measured using the RAND 36-Item Health Survey (RAND-36). Scores are transformed to a 0-100 scale, with higher scores indicating better health-related quality of life.

Time Frame: Baseline, Week 6, and Week 12

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Secondary Outcome Measure 1: Technology Acceptance of the AI-Based Intervention
Időkeret: Time Frame: Week 12

Description: Technology acceptance measured using an adapted AI Technology Acceptance Questionnaire based on the Modified Technology Acceptance Model (mTAM). The instrument consists of 16 items assessing Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Behavioral Intention, and User Satisfaction. Items are rated on a 7-point Likert scale, with higher scores indicating greater acceptance of the AI-based intervention.

Time Frame: Week 12
Secondary Outcome Measure 2: Participants' Experiences With the AI-Based Intervention
Időkeret: Time Frame: after completion of the 12-week intervention.

Description: Participants' experiences, perceived benefits, barriers, facilitators, and recommendations regarding the AI-based personalized self-management intervention, assessed through semi-structured interviews and analyzed using thematic analysis.

Time Frame: after completion of the 12-week intervention.

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Mohamed Fakhry Salem, PHD, Alexandria University

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2026. október 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. december 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. január 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. szeptember 20.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. szeptember 20.

Első közzététel (Tényleges)

2026. szeptember 25.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. október 21.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. október 19.

Utolsó ellenőrzés

2026. szeptember 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • AIHF-2026-01

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel