- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT03720327
Effekten av en mobil helseintervensjon og tekstmeldinger med helsecoach på kardiovaskulær risiko hos eldre voksne (GET FIT)
15. november 2022 oppdatert av: Lorraine Evangelista, University of California, Irvine
Treningsintensiv terapi (Get FIT) for å fremme sunn livsstil hos eldre voksne
Denne studien, "Fitness Intensive Therapy (Get FIT) to Promote Healthy Living in Older Adults", vil teste en mobilhelsebasert intervensjon som inkluderer bruk av en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder, en smarttelefonapplikasjon som sporer daglig matinntak, og en 45 minutters veiledningsøkt for å skape personlige mål og gi pasientopplæring av en helsecoach; versus Get FIT+ (de samme elementene) pluss personlige tekstmeldinger med fokus på deltakerens aktivitet og ernæringsfremgang som overvåket i appen, fra helsecoachen i 3 måneder.
Etterforskerne vil måle innvirkningen på deltakerens kosthold, fysiske aktivitet, kliniske utfall, psykososialt velvære og engasjement.
Studieoversikt
Status
Fullført
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Denne studien, "Fitness Intensive Therapy (Get FIT) to Promote Healthy Living in Older Adults", vil teste 2 atferdsintervensjoner hos eldre voksne (alder ≥ 60 år) som bor i lokalsamfunnet med middels og høy risiko for hjerte- og karsykdommer.
- Kom i form: bruk av en Fitbit-aktivitetsmåler, smarttelefonapplikasjon for å spore daglig matinntak, en 45-minutters veiledningsøkt for å lage personlige mål og gi pasientopplæring av en helsecoach; vs.
- Få FIT+: bruk av en Fitbit-aktivitetsmåler, smarttelefonapplikasjon for å spore daglig matinntak, en 45-minutters veiledningsøkt for å lage personlige mål og gi pasientopplæring av en helsecoach, og personlige push-only tekstmeldinger fra helsecoachen basert på deltakerens fremdrift som overvåkes elektronisk i søknaden.
Hver intervensjon varer i 3 måneder, med utfall målt ved baseline, 3 måneder og 6 måneder.
Studietype
Intervensjonell
Registrering (Faktiske)
54
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
California
-
Anaheim, California, Forente stater, 92801
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
Irvine, California, Forente stater, 92697-3959
- The Regents of the University of California, Irvine - Institute for Clinical & Translational Science (ICTS)
-
Irvine, California, Forente stater, 92697
- University of California, Irvine Medical Clinic (Gottschalk)
-
Orange, California, Forente stater, 92697-3298
- The University of California, Irvine Medical Center
-
Santa Ana, California, Forente stater, 92701
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
60 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- 60 år eller eldre
- ved middels (10-20%) eller høy risiko (>20%) for å utvikle hjerte- og karsykdommer (målt med Framingham Risk Assessment Tool)
- dårlig spiseatferd (målt med Block Fruit/Grønnsaker/Fiber Screener)
- redusert fysisk aktivitet (målt av Block Adult Physical Activity Screener)
Ekskluderingskriterier:
- kognitiv svekkelse (målt av Mini-Cog) som svekker evnen til å forstå samtykkeprosessen, undersøkelser eller bruk av mobile helseenheter
- kronisk narkotikabruk
- sluttstadiet nyre-, lever- eller lungesykdom
- nåværende aktiv kreft (dvs. gjennomgår aktiv behandling for kreft)
- gastrointestinal sykdom som krever en spesiell diett (f. Crohns, cøliaki, etc).
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Støttende omsorg
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Trippel
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Aktiv komparator: Komme i form
Get FIT-intervensjonen
|
Get FIT-armen inkluderer bruk av en gratis kommersielt tilgjengelig smarttelefonapplikasjon for å spore daglig matinntak i 3 måneder; bruk av en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder; og en 45-minutters adferdsveiledning for å sette personlige mål og gi opplæring av en helsecoach.
|
|
Eksperimentell: Få FIT+
Get FIT+-intervensjonen, som inkluderer push-only personlige tekstmeldinger fra en helsetrener.
|
Get FIT+-armen inkluderer bruk av en gratis kommersielt tilgjengelig smarttelefonapplikasjon for å spore daglig matinntak i 3 måneder; bruk av en Fitbit aktivitetsmåler i 3 måneder; en 45 minutters adferdsveiledning for å sette personlige mål og gi opplæring av en helsecoach; og personlig tekstmelding i 3 måneder av en helsetrener.
Helsecoachen vil ha tilgang til disse deltakernes daglige mat- og aktivitetsdata gjennom smarttelefonapplikasjonen, og vil overvåke fremdriften og sende push-only tekstmeldinger til deltakerne i denne gruppen basert på deltakerens mål og fremgang innen områdene fysisk aktivitet, ernæring og vekttap.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Bytt fra baseline-overholdelse til anbefalt egenomsorgsatferd etter 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Medical Outcomes Study Specific Adherence Scale måler pasientens overholdelse av 8 anbefalte helseatferder (3 punkter om spesifikk diett/ernæring, 1 element om røykeslutt, 1 element om alkoholholdige drikkevarer, 1 element om å ta foreskrevne medisiner, 1 element om regelmessig mosjon, 1 punkt om vekt/væske, 1 punkt om symptomhåndtering).
Deltakerne setter en ring rundt det svaret som best samsvarer med deres oppførsel de siste 4 ukene ("Ingen av tiden; 1 - Litt av tiden; 2 - Noe av tiden; 3 - En god del av tiden; 4 - Mesteparten av tiden tiden; 5-hele tiden").
Poengsum er gjennomsnittet av elementene for en total spesifikk overholdelsespoeng.
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline diettmønstre ved 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
3-dagers matrekord (ASA24); data fra egenregistrert diett som lagt inn i smarttelefonapplikasjonen (My Fitness Pal©)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline fysisk aktivitetsnivå ved 3 måneder og 6 måneder
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
data fra Fitbit aktivitetsmåler som registrert i smarttelefonapplikasjonen (My Fitness Pal©)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
endring fra baseline i HgA1c
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
HgA1c som oppnås ved venøs punktering og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i angst- og depresjonssymptomer
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Angst og depresjonssymptomer målt ved sykehusets angst- og depresjonsskala (HADS).
Underskala skårer av angst (område 0-21; lavere skårer representerer "normale" skårer) og depresjon (område 0-21; lavere skårer representerer "normale" skårer).
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i pasientaktivering
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Pasientaktivering målt med pasientaktiveringsmålet
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endre fra grunnlinjehøyde i centimeter
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
høyde i centimeter målt med stadiometer
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline vekt i kilo
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
vekt i kilo som målt med profesjonell strålevekt
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning-området
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning-areal (cm2) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning - Benmineralinnhold (BMC)
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - BMC (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning-Bone Mineral Density (BMD)
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - BMD (g/cm2) målt ved dobbeltenergi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning-Fettmasse
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - fettmasse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning - Mager masse
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - mager masse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning-Total masse
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - total masse (g) målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline kroppssammensetning-% fett
Tidsramme: baseline, 6 måneder
|
kroppssammensetning - % fett målt ved dobbelt-energi røntgenabsorptiometri (DEXA)
|
baseline, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i blodtrykk
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
blodtrykk målt med kalibrert aneroid sfygmomanometer
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i høydensitetslipoproteiner (HDL)
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
HDL som oppnås ved venøs punktering og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i lavdensitetslipoproteiner (LDL)
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
LDL som oppnås ved venøs punktering og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i triglyserider
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
Triglyserider som oppnås ved venøs punktering og blodanalyse
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
Endring fra baseline i total kolesterolscore
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
total kolesterolscore som oppnås ved venøs punktering og blodanalyse (HDL+LDL+0,2*triglyserider=totalt)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
endring fra baseline i livskvalitet
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
livskvalitet målt ved Quality of Life Short Form versjon 20
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
endring fra baseline i mønstre for bruk av klinikkoppmøte
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
pasientbruksmønstre målt ved klinikkoppmøte
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
endring fra baseline i bruksmønstre av mHealth
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
pasientens bruksmønster målt ved bruk av mHealth
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
endring fra baseline i mønstre for bruk av retensjon
Tidsramme: baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
pasientmønstre for bruk og engasjement målt ved retensjon (frafallsrate og frafallstid)
|
baseline, 3 måneder, 6 måneder
|
|
kostnadseffektivitet
Tidsramme: 6 måneder
|
Kostnadseffektiviteten til intervensjonen beregnet av summen av kostnadene ved opplæring, ansattes lønn, frekvens/varighet av veiledningsøkter, oppfølgingsbesøk, sanntidstilbakemeldinger
|
6 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Lorraine Evangelista, PhD, University of California, Irvine
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- 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.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
10. januar 2019
Primær fullføring (Faktiske)
12. mars 2022
Studiet fullført (Faktiske)
12. mars 2022
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
9. oktober 2018
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
23. oktober 2018
Først lagt ut (Faktiske)
25. oktober 2018
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
18. november 2022
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
15. november 2022
Sist bekreftet
1. november 2022
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- R21AG053162; HS#2016-2713
- R21AG053162 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Ubestemt
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .