Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

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

19 oktober 2026 bijgewerkt door: 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.

Studie Overzicht

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

150

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

      • Alexandria, Egypte, 21511
        • Faculty of Nursing, Alexandria University
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Beschrijving

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.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Ondersteunende zorg
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Enkel

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: 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.

Actieve vergelijker: 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.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Primary Outcome Measure 1: Self-Care Behavior (EHFScBS-9)
Tijdsspanne: 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)
Tijdsspanne: 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

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Secondary Outcome Measure 1: Technology Acceptance of the AI-Based Intervention
Tijdsspanne: 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
Tijdsspanne: 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.

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Mohamed Fakhry Salem, PHD, Alexandria University

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Geschat)

1 oktober 2026

Primaire voltooiing (Geschat)

1 december 2026

Studie voltooiing (Geschat)

1 januari 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

20 september 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

20 september 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

25 september 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

21 oktober 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

19 oktober 2026

Laatst geverifieerd

1 september 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • AIHF-2026-01

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren