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Enregistrement W2145295631 · doi:10.2196/mhealth.3988

Diabetes Text-Message Self-Management Support Program (SMS4BG): A Pilot Study

2015· article· en· W2145295631 sur OpenAlexvenueno aff
Rosie Dobson, Karen Carter, Richard Cutfield, A.T. Hulme, Richard Hulme, Catherine McNamara, Ralph Maddison, Rinki Murphy, Matthew Shepherd, Johan Strydom, Robyn Whittaker

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWaitemata District Health Board
Mots-clésGlycemicMedicineShort Message ServiceUsabilitySelf-managementmHealthDiabetes mellitusType 2 diabetesDiabetes managementMobile phoneIntervention (counseling)Patient satisfactionPhysical therapyFamily medicineNursingPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing prevalence of diabetes and costly long-term complications associated with poor glycemic control are issues facing health services worldwide. Diabetes self-management, with the support of health care providers, is critical for successful outcomes, however, frequent clinical contact is costly. Text messages via short message service (SMS) have the advantage of instant transmission at low cost and, given the ubiquity of mobile phones, may be the ideal platform for the delivery of diabetes self-management support. A tailored text message-based diabetes support intervention called Self-Management Support for Blood Glucose (SMS4BG) was developed. The intervention incorporates prompts around diabetes education, management, and lifestyle factors (healthy eating, exercise, and stress management), as well as blood glucose monitoring reminders, and is tailored to patient preferences and clinical characteristics. OBJECTIVE: To determine the usability and acceptability of SMS4BG among adults with poorly controlled diabetes. METHODS: Adults (aged 17 to 69 years) with type 1 (n=12) or type 2 diabetes (n=30), a hemoglobin A1c (HbA1c) over 70 mmol/mol (8.6%), and who owned a mobile phone (n=42) were recruited to take part in a 3-month pilot study of SMS4BG. At registration, participants selected the modules they would like to receive and, where appropriate, the frequency and timing of blood glucose monitoring reminders. Patient satisfaction and perceptions of the usability of the program were obtained via semistructured phone interviews conducted at completion of the pilot study. HbA1c was obtained from patient records at baseline and completion of the pilot study. RESULTS: Participants received on average 109 messages during the 3-month program with 2 participants withdrawing early from the study. Follow-up interviews were completed with 93% of participants with all reporting SMS4BG to be useful and appropriate to their age and culture. Participants reported a range of perceived positive impacts of SMS4BG on their diabetes and health behaviors. HbA1c results indicated a positive impact of the program on glycemic control with a significant decrease in HbA1c from baseline to follow-up. CONCLUSIONS: A tailored text message-based intervention is both acceptable and useful in supporting self-management in people with poorly controlled diabetes. A randomized controlled trial of longer duration is needed to assess the efficacy and sustainability of SMS4BG.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations84
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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