# Optimizing Outcome Predictions among Patients with Smoking-Associated Lung Disease

> **NIH NIH K23** · UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA · 2020 · $172,353

## Abstract

Project Summary 
 
Patients with COPD have a high burden of illness and poor quality of life. Despite clear evidence that such 
patients frequently lack engagement in health-­promoting behaviors and tend to de-­value future health 
consequences, almost no work has investigated whether these patients make predictive errors about future 
health states nor investigated the association of such errors on future health-­related quality of life (HRQL). The 
proposed study’s broad objective is to improve the outcomes of patients with COPD. The candidate’s 
completed NHLBI F32-­funded study of patients with smoking-­associated pulmonary diseases generated a 
conceptual framework that forms the foundation for the proposed work. She has continued to prepare for 
scientific independence through an NHLBI K12 that explores the acceptability and competency of specific 
attributes of physician-­patient communication (e.g., choice architecture and the use of beneficent deception). 
The proposed study builds upon these findings and seeks to 1) assess the accuracy with which patients with 
severe COPD predict their future health states, 2) evaluate the relationship between accuracy of expectations 
and patient-­reported HRQL, and 3) explore how patients with differing expectations and predictive accuracy 
generate their predictions and engage in prospection. The study will involve a longitudinal prospective cohort 
study enrolling 207 patients with severe COPD. Participants will complete baseline measurements of individual 
characteristics (selected from preliminary data and applicable theories) and measures of HRQL. Participants 
will, at the time of enrollment, provide predictions of their dyspnea and emotional symptoms for 3 and 12 
months in the future. Each patient’s accuracy will be determined by comparing his or her individual predictions 
to experienced symptoms at these follow-­up intervals. Completion of this research will build upon the 
candidate’s past training and uninterrupted NHLBI support, which includes a Masters in Health Policy 
Research obtained with NHLBI T32 support, and F32 and K12 periods, and will provide the experience, 
education, and mentorship to allow the candidate to become a fully independent investigator. The candidate’s 
rigorous training plan, focused on obtaining advanced skills in behavioral science and patient-­centered 
outcomes research and expertise in prospective studies, will allow her to submit successful R01 or PCORI 
applications testing interventions developed directly from the results of this work. The candidate’s primary 
mentor, co-­mentor, collaborators, and advisors will ensure adherence to the proposed timeline and goals and 
provide a supportive environment for her to develop an independent research career investigating decision 
interventions that improve health outcomes among patients with COPD.

## Key facts

- **NIH application ID:** 9981781
- **Project number:** 5K23HL132065-04
- **Recipient organization:** UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA
- **Principal Investigator:** Joanna Lee Hart
- **Activity code:** K23 (R01, R21, SBIR, etc.)
- **Funding institute:** NIH
- **Fiscal year:** 2020
- **Award amount:** $172,353
- **Award type:** 5
- **Project period:** 2017-07-03 → 2021-07-31

## Primary source

NIH RePORTER: https://reporter.nih.gov/project-details/9981781

## Citation

> US National Institutes of Health, RePORTER application 9981781, Optimizing Outcome Predictions among Patients with Smoking-Associated Lung Disease (5K23HL132065-04). Retrieved via AI Analytics 2026-05-25 from https://api.ai-analytics.org/grant/nih/9981781. Licensed CC0.

---

*[NIH grants dataset](/datasets/nih-grants) · CC0 1.0*