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Enregistrement W2184469200 · doi:10.7326/m15-1400

Behavioral Programs for Type 2 Diabetes Mellitus

2015· article· en· W2184469200 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésMedicineGlycemicPsychological interventionRandomized controlled trialBody mass indexType 2 Diabetes MellitusGerontologyBehavior changeDiabetes mellitusType 2 diabetesPhysical therapyFamily medicineClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Behavioral programs may improve outcomes for individuals with type 2 diabetes mellitus, but there is a large diversity of behavioral interventions and uncertainty about how to optimize the effectiveness of these programs. PURPOSE: To identify factors moderating the effectiveness of behavioral programs for adults with type 2 diabetes. DATA SOURCES: 6 databases (1993 to January 2015), conference proceedings (2011 to 2014), and reference lists. STUDY SELECTION: Duplicate screening and selection of 132 randomized, controlled trials evaluating behavioral programs compared with usual care, active controls, or other behavioral programs. DATA EXTRACTION: One reviewer extracted and another verified data. Two reviewers independently assessed risk of bias. DATA SYNTHESIS: Behavioral programs were grouped on the basis of program content and delivery methods. A Bayesian network meta-analysis showed that most lifestyle and diabetes self-management education and support programs (usually offering ≥ 11 contact hours) led to clinically important improvements in glycemic control (≥ 0.4% reduction in hemoglobin A1c [HbA1c]), whereas most diabetes self-management education programs without added support-especially those offering 10 or fewer contact hours-provided little benefit. Programs with higher effect sizes were more often delivered in person than via technology. Lifestyle programs led to the greatest reductions in body mass index. Reductions in HbA1c seemed to be greater for participants with a baseline HbA1c level of 7.0% or greater, adults younger than 65 years, and minority persons (subgroups with ≥ 75% nonwhite participants). LIMITATIONS: All trials had medium or high risk of bias. Subgroup analyses were indirect, and therefore exploratory. Most outcomes were reported immediately after the interventions. CONCLUSION: Diabetes self-management education offering 10 or fewer hours of contact with delivery personnel provided little benefit. Behavioral programs seem to benefit persons with suboptimal or poor glycemic control more than those with good control. PRIMARY FUNDING SOURCE: Agency for Healthcare Research and Quality. (PROSPERO registration number: CRD42014010515).

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,226 · 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