Active Assistance Technology Reduces Glycosylated Hemoglobin and Weight in Individuals With Type 2 Diabetes: Results of a Theory-Based Randomized Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes is an individual health challenge requiring ongoing self-management. Remote patient reporting of relevant health parameters and linked automated feedback via mobile telephone have potential to strengthen self-management and improve outcomes. This research involved development and evaluation of a mobile telephone-based remote patient reporting and automated telephone feedback system, guided by health behavior change theory, aimed at improving self-management and health status in individuals with type 2 diabetes. SUBJECTS AND METHODS: This research comprised a randomized controlled trial. Inclusion criteria were diagnosis of type 2 diabetes, elevated glycosylated hemoglobin (HbA1c) levels (range, 6.5-11%) or use of oral diabetes medication, and 30-70 years of age. Intervention subjects (n=24) participated in remote patient reporting of health status parameters and linked health behavior change feedback. Control participants (n=24) received standard of care including diabetes education and healthcare provider counseling. Patients were followed for approximately 10 months. RESULTS: Intervention participants achieved, compared with controls and controlling for baseline, a significantly greater mean reduction in HbA1c of -0.40% (95% confidence interval [CI] -0.67% to -0.14%) versus 0.036% (95% CI -0.23% to 0.30%) (P<0.03) and significantly greater weight reduction of -2.1 kg (95% CI -3.6 to -0.6 kg) versus 0.4 kg (95% CI -1.1 to 1.9 kg). Nonsignificant trends for greater intervention compared with control improvement in systolic and diastolic blood pressure were observed. CONCLUSIONS: Sophisticated information technology platforms for remote patient reporting linked with theory-based health behavior change automated feedback have potential to improve patient outcomes in type 2 diabetes and merit scaled-up research efforts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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