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Enregistrement W2340686904 · doi:10.1186/s13063-016-1333-1

Implementation of foot thermometry plus mHealth to prevent diabetic foot ulcers: study protocol for a randomized controlled trial

2016· article· en· W2340686904 sur OpenAlexfundno aff
María Lazo-Porras, Antonio Bernabé‐Ortiz, Katherine A. Sacksteder, Robert H. Gilman, Germán Málaga, David G. Armstrong, J. Jaime Miranda

Notice bibliographique

RevueTrials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilInter-American Institute for Global Change ResearchConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaU.S. Public Health ServiceNational Science FoundationGrand Challenges CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaWellcome TrustAlliance for Health Policy and Systems Research
Mots-clésMedicineDiabetic footFoot (prosody)Randomized controlled trialDiabetes mellitusDiabetic foot ulcerPhysical therapyPodiatrymHealthInformed consentProtocol (science)SurgeryNursingAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetic foot neuropathy (DFN) is one of the most important complications of diabetes mellitus; its early diagnosis and intervention can prevent foot ulcers and the need for amputation. Thermometry, measuring the temperature of the feet, is a promising emerging modality for diabetic foot ulcer prevention. However, patient compliance with at-home monitoring is concerning. Delivering messages to remind patients to perform thermometry and foot care might be helpful to guarantee regular foot monitoring. This trial was designed to compare the incidence of diabetic foot ulcers (DFUs) between participants who receive thermometry alone and those who receive thermometry as well as mHealth (SMS and voice messaging) over a year-long study period. METHODS/DESIGN: This is an evaluator-blinded, randomized, 12-month trial. Individuals with a diagnosis of type 2 diabetes mellitus, aged between 18-80 years, having a present dorsalis pedis pulse in both feet, are in risk group 2 or 3 using the diabetic foot risk classification system (as specified by the International Working Group on the Diabetic Foot), have an operating cell phone or a caregiver with an operating cell phone, and have the ability to provide informed consent will be eligible to participate in the study. Recruitment will be performed in diabetes outpatient clinics at two Ministry of Health tertiary hospitals in Lima, Peru. INTERVENTIONS: participants in both groups will receive education about foot care at the beginning of the study and they will be provided with a thermometry device (TempStat™). TempStat™ is a tool that captures a thermal image of the feet, which, depending on the temperature of the feet, shows different colors. In this study, if a participant notes a single yellow image or variance between one foot and the contralateral foot, they will be prompted to notify a nurse to evaluate their activity within the previous 2 weeks and make appropriate recommendations. In addition to thermometry, participants in the intervention arm will receive an mHealth component in the form of SMS and voice messages as reminders to use the thermometry device, and instructions to promote foot care. OUTCOMES: the primary outcome is foot ulceration, evaluated by a trained nurse, occurring at any point during the study. DISCUSSION: This study has two principal contributions towards the prevention of DFU. First, the introduction of messages to promote self-management of diabetes foot care as well as using reminders as a strategy to improve adherence to daily home-based measurements. Secondly, the implementation of a thermometry-based strategy complemented by SMS and voice messages in an LMIC setting, with wider implications for scalability. TRIAL REGISTRATION: This study is registered in ClinicalTrials.gov: Identifier NCT02373592 .

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
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)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,381 · 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.

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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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