Wpływ mobilnej interwencji zdrowotnej i wiadomości tekstowych trenera zdrowia na ryzyko sercowo-naczyniowe u osób starszych (GET FIT)
15 listopada 2022 zaktualizowane przez: Lorraine Evangelista, University of California, Irvine
Intensywna terapia fitness (Get FIT) w celu promowania zdrowego trybu życia u osób starszych
To badanie „Intensywna terapia fitness (Get FIT) w celu promowania zdrowego trybu życia u osób starszych” przetestuje interwencję opartą na zdrowiu mobilnym, która obejmuje korzystanie z trackera aktywności Fitbit przez 3 miesiące, aplikację na smartfona, która śledzi dzienne spożycie żywności oraz jedna 45-minutowa sesja doradcza w celu ustalenia osobistych celów i edukacji pacjenta przez trenera zdrowia; kontra Get FIT+ (te same elementy) oraz spersonalizowane wiadomości tekstowe skupiające się na aktywności uczestnika i postępach żywieniowych monitorowanych w aplikacji, od trenera zdrowia przez 3 miesiące.
Badacze zmierzą wpływ na dietę uczestników, aktywność fizyczną, wyniki kliniczne, samopoczucie psychospołeczne i zaangażowanie.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
To badanie „Intensywna terapia fitness (Get FIT) w celu promowania zdrowego stylu życia u osób starszych” przetestuje 2 interwencje behawioralne u starszych osób dorosłych mieszkających w społeczności (w wieku ≥ 60 lat) o średnim i wysokim ryzyku chorób sercowo-naczyniowych.
- Get FIT: korzystanie z trackera aktywności Fitbit, aplikacja na smartfona do śledzenia dziennego spożycia żywności, jedna 45-minutowa sesja doradcza w celu ustalenia osobistych celów i edukacji pacjenta przez trenera zdrowia; vs.
- Uzyskaj FIT+: korzystanie z trackera aktywności Fitbit, aplikacji na smartfona do śledzenia dziennego spożycia żywności, jednej 45-minutowej sesji doradczej w celu ustalenia osobistych celów i zapewnienia edukacji pacjenta przez trenera zdrowia oraz spersonalizowanych wiadomości tekstowych typu „push” od trenera zdrowia na podstawie danych uczestnika postęp monitorowany elektronicznie w aplikacji.
Każda interwencja trwa 3 miesiące, a wyniki mierzone są na początku badania, po 3 i 6 miesiącach.
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Rzeczywisty)
54
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
California
-
Anaheim, California, Stany Zjednoczone, 92801
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
Irvine, California, Stany Zjednoczone, 92697-3959
- The Regents of the University of California, Irvine - Institute for Clinical & Translational Science (ICTS)
-
Irvine, California, Stany Zjednoczone, 92697
- University of California, Irvine Medical Clinic (Gottschalk)
-
Orange, California, Stany Zjednoczone, 92697-3298
- The University of California, Irvine Medical Center
-
Santa Ana, California, Stany Zjednoczone, 92701
- University of California, Irvine Federally Qualified Health Clinic
-
-
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
60 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Opis
Kryteria przyjęcia:
- w wieku 60 lat lub więcej
- przy średnim (10-20%) lub wysokim (>20%) ryzyku rozwoju chorób sercowo-naczyniowych (mierzone za pomocą Framingham Risk Assessment Tool)
- złe zachowania żywieniowe (mierzone za pomocą Block Fruit/Vegetable/Fibre Screener)
- zmniejszona aktywność fizyczna (mierzona za pomocą Block Adult Physical Activity Screener)
Kryteria wyłączenia:
- upośledzenie funkcji poznawczych (mierzone za pomocą Mini-Cog), które upośledza zdolność zrozumienia procesu wyrażania zgody, ankiet lub korzystania z mobilnych urządzeń zdrowotnych
- chroniczne zażywanie narkotyków
- schyłkowa choroba nerek, wątroby lub płuc
- obecny aktywny rak (tj. w trakcie aktywnego leczenia raka)
- choroba przewodu pokarmowego wymagająca specjalnej diety (np. Crohna, celiakii itp.).
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: Potroić
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Aktywny komparator: Nabrać formy
Interwencja Get FIT
|
Ramię Get FIT obejmuje korzystanie z bezpłatnej, dostępnej na rynku aplikacji na smartfony do śledzenia dziennego spożycia żywności przez 3 miesiące; korzystanie z trackera aktywności Fitbit przez 3 miesiące; oraz jedna 45-minutowa sesja poradnictwa behawioralnego w celu ustalenia osobistych celów i zapewnienia edukacji przez trenera zdrowia.
|
|
Eksperymentalny: Zdobądź FIT+
Interwencja Get FIT+, która obejmuje spersonalizowane wiadomości tekstowe typu „push” od trenera zdrowia.
|
Ramię Get FIT+ obejmuje korzystanie z bezpłatnej, dostępnej na rynku aplikacji na smartfony do śledzenia dziennego spożycia żywności przez 3 miesiące; korzystanie z trackera aktywności Fitbit przez 3 miesiące; jedna 45-minutowa sesja poradnictwa behawioralnego w celu ustalenia osobistych celów i edukacji przez trenera zdrowia; i spersonalizowane wiadomości tekstowe przez 3 miesiące od trenera zdrowia.
Trener zdrowia będzie miał dostęp do codziennych danych dotyczących posiłków i aktywności tych uczestników za pośrednictwem aplikacji na smartfony i będzie monitorował postępy i wysyłał wiadomości tekstowe typu „push-only” do uczestników tej grupy na podstawie celów uczestnika i postępów w obszarach aktywności fizycznej, odżywianie i odchudzanie.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana od przestrzegania wartości wyjściowych do zalecanych zachowań związanych z samoopieką po 3 i 6 miesiącach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
Medical Outcomes Study Specific Adherence Scale mierzy przestrzeganie przez pacjenta 8 zalecanych zachowań zdrowotnych (3 pozycje dotyczące określonej diety/odżywiania, 1 pozycja dotycząca zaprzestania palenia, 1 pozycja dotycząca napojów alkoholowych, 1 pozycja dotycząca przyjmowania przepisanych leków, 1 pozycja dotycząca regularnych ćwiczeń, 1 pozycja dotycząca pozycja dotycząca wagi/płynów, 1 pozycja dotycząca leczenia objawów).
Uczestnicy zakreślają odpowiedź, która najlepiej odpowiada ich zachowaniu w ciągu ostatnich 4 tygodni („Ani razu; 1 – trochę czasu; 2 – trochę czasu; 3 – dużo czasu; 4 – większość czasu). czas; 5-cały czas”).
Punktacja to średnia pozycji dla całkowitego określonego wyniku przestrzegania zaleceń.
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana z podstawowych wzorców diety po 3 i 6 miesiącach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
3-dniowy zapis żywności (ASA24); dane z samodzielnie zapisanej diety wprowadzonej w aplikacji na smartfona (My Fitness Pal©)
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowych poziomów aktywności fizycznej po 3 i 6 miesiącach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
dane z trackera aktywności Fitbit zapisane w aplikacji na smartfona (My Fitness Pal©)
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
zmiana HgA1c w stosunku do wartości wyjściowych
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
HgA1c uzyskane przez nakłucie żylne i analizę krwi
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości wyjściowych w zakresie objawów lęku i depresji
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
Objawy lęku i depresji mierzone za pomocą Szpitalnej Skali Lęku i Depresji (HADS).
Wyniki podskali Lęku (zakres 0-21; niższe wyniki reprezentują wyniki „normalne”) i Depresji (zakres 0-21; niższe wyniki reprezentują wyniki „normalne”).
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości początkowej w aktywacji pacjenta
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
Aktywacja pacjenta mierzona za pomocą pomiaru aktywacji pacjenta
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana od wysokości bazowej w centymetrach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
wzrost w centymetrach mierzony stadiometrem
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana masy wyjściowej w kilogramach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
waga w kilogramach mierzona profesjonalną wagą belkową
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego obszaru składu ciała
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
pole składu ciała (cm2) mierzone metodą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała — zawartość mineralna kości (BMC)
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała - BMC (g) mierzony za pomocą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała — gęstość mineralna kości (BMD)
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała — BMD (g/cm2) mierzona metodą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała — masa tkanki tłuszczowej
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała - masa tłuszczu (g) mierzona metodą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała – beztłuszczowa masa
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała – masa beztłuszczowa (g) mierzona metodą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała — Masa całkowita
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała — masa całkowita (g) mierzona metodą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wyjściowego składu ciała – % tłuszczu
Ramy czasowe: podstawa, 6 miesięcy
|
skład ciała - % tłuszczu mierzony za pomocą absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DEXA)
|
podstawa, 6 miesięcy
|
|
Zmiana ciśnienia krwi w stosunku do wartości wyjściowych
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
ciśnienie krwi mierzone skalibrowanym sfigmomanometrem aneroidowym
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości wyjściowych w lipoproteinach o dużej gęstości (HDL)
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
HDL otrzymane przez nakłucie żylne i analizę krwi
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości początkowej lipoprotein o małej gęstości (LDL)
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
LDL uzyskany przez nakłucie żylne i analizę krwi
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości wyjściowych w trójglicerydach
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
Trójglicerydy uzyskane przez nakłucie żylne i analizę krwi
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Zmiana w stosunku do wartości początkowej wyniku całkowitego cholesterolu
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
całkowity poziom cholesterolu uzyskany przez nakłucie żylne i analizę krwi (HDL+LDL+0,2*trójglicerydy=całkowity)
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
zmiana jakości życia w porównaniu z wartością wyjściową
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
jakość życia mierzona kwestionariuszem Quality of Life Short Form wersja 20
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
zmiana wzorców korzystania z poradni w porównaniu z wartością wyjściową
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
wzorce używania przez pacjentów mierzone obecnością w klinice
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
zmiana wzorców korzystania z m-zdrowia w porównaniu z wartością wyjściową
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
wzorce korzystania przez pacjentów mierzone za pomocą m-zdrowia
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
zmiana wzorców korzystania z retencji w porównaniu z wartością wyjściową
Ramy czasowe: linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
wzorce używania i zaangażowania pacjentów mierzone za pomocą retencji (wskaźnik rezygnacji i czas rezygnacji)
|
linia bazowa, 3 miesiące, 6 miesięcy
|
|
Opłacalność
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
Efektywność kosztowa interwencji obliczona na podstawie sumy kosztów szkolenia, wynagrodzenia personelu, częstotliwości/czasu trwania sesji doradczych, wizyt kontrolnych, informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym
|
6 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Lorraine Evangelista, PhD, University of California, Irvine
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- 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.
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 (Rzeczywisty)
10 stycznia 2019
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
12 marca 2022
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
12 marca 2022
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
9 października 2018
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
23 października 2018
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
25 października 2018
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
18 listopada 2022
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
15 listopada 2022
Ostatnia weryfikacja
1 listopada 2022
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- R21AG053162; HS#2016-2713
- R21AG053162 (Grant/umowa NIH USA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Niezdecydowany
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 .