Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

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

19 października 2026 zaktualizowane przez: 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.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

150

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

      • Alexandria, Egipt, 21511
        • Faculty of Nursing, Alexandria University
        • Kontakt:

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

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.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Leczenie podtrzymujące
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: 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.

Aktywny komparator: 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.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Primary Outcome Measure 1: Self-Care Behavior (EHFScBS-9)
Ramy czasowe: 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)
Ramy czasowe: 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

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Secondary Outcome Measure 1: Technology Acceptance of the AI-Based Intervention
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Śledczy

  • Główny śledczy: Mohamed Fakhry Salem, PHD, Alexandria University

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 października 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 grudnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 stycznia 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

20 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

20 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

25 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

21 października 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

19 października 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Inne numery identyfikacyjne badania

  • AIHF-2026-01

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .