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Enregistrement W2104106148 · doi:10.2196/resprot.2768

Low-Intensity Self-Management Intervention for Persons With Type 2 Diabetes Using a Mobile Phone-Based Diabetes Diary, With and Without Health Counseling and Motivational Interviewing: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2013· article· en· W2104106148 sur OpenAlexvenueno aff
Lis Ribu, Heidi Holmen, Astrid Torbjørnsen, Astrid Klopstad Wahl, Astrid Grøttland, Milada Cvancarova Småstuen, Elisabeth Elind, Trine Strand Bergmo, Elin Breivik, Eirik Årsand

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAkershus UniversitetssykehusDiabetesforbundetNorges ForskningsrådHøgskolen i Oslo og Akershus
Mots-clésRandomized controlled trialMotivational interviewingType 2 diabetesMedicineIntervention (counseling)Mobile phonePhysical therapyDiabetes mellitusFamily medicinePsychologyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The present study protocol is designed to cover the Norwegian part of the European Union Collaborative Project-REgioNs of Europe WorkINg together for HEALTH (RENEWING HEALTH). Self-management support is an important element of care for persons with type 2 diabetes (T2D) for achieving metabolic control and positive lifestyle changes. Telemedicine (TM) with or without health counseling may become an important technological aid for self-management and may provide a user-centered model of care. In spite of many earlier studies on TM, there remains a lack of consensus in research findings about the effect of TM interventions. OBJECTIVE: The aim of RENEWING HEALTH is to validate and evaluate innovative TM tools on a large scale through a common evaluation, making it easier for decision makers to choose the most efficient and cost-effective technological interventions. The Norwegian pilot study evaluates whether the introduction of a mobile phone with a diabetes diary application together with health counseling intervention produces benefits in terms of the desired outcomes, as reflected in the hemoglobin A1c level, health-related quality of life, behavior change, and cost-effectiveness. METHODS: The present study has a mixed-method design comprising a three-armed prospective randomized controlled trial and qualitative interviews with study data collected at three time points: baseline, after 4 months, and after 1 year. The patients' registrations on the application are recorded continuously and are sent securely to a server. RESULTS: The inclusion of patients started in March 2011, and 100% of the planned sample size is included (N=151). Of all the participants, 26/151 patients (17.2%) are lost to follow-up by now, and 11/151 patients (7.3%) are still in the trial. Results of the study protocol will be presented in 2014. CONCLUSIONS: The key goals of this trial are to investigate the effect of an electronic diabetes diary app with and without health counseling, and to determine whether health counseling is important to the continued use of the application and the patients' health competence and acceptability. Research within this area is needed because few studies have investigated the effectiveness of apps used in long-term interventions with this degree of self-management. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01315756; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01315756 (Archived by WebCite at http://www.webcitation/6BTyuRMpH).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,398 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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