A randomized wait-list control trial to evaluate the impact of a mobile application to improve self-management of individuals with type 2 diabetes: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of diabetes through improved glycemic control and risk factor modification can help prevent long-term complications. Much diabetes management is self-management, in which healthcare providers play a supporting role. Well-designed e-Health solutions targeting behavior change can improve a range of measures, including glycemic control, perceived health, and a reduction in hospitalizations. METHODS: The primary objective of this study is to evaluate if a mobile application designed to improve self-management among patients with type 2 diabetes (T2DM) improves glycemic control compared to usual care. The secondary objectives are to determine the effects on patient experience and health system costs; evaluate how and why the intervention worked as observed; and gain insight into considerations for system-wide scale-up. This pragmatic, randomized, wait-list-control trial will recruit adult participants from three Diabetes Education Programs in Ontario, Canada. The primary outcome is glycemic control (measured by HbA1c). Secondary outcomes include patient-reported outcomes and patient-reported experience measures, health system utilization, and intervention usability. The primary outcome will be analyzed using an ANCOVA, with continuous secondary outcomes analyzed using Poisson regression. Direct observations will be conducted of the implementation and application-specific training sessions provided to each site. Semi-structured interviews will be conducted with participants, healthcare providers, organizational leaders, and system stakeholders as part of the embedded process evaluation. Thematic analysis will be applied to the qualitative data in order to describe the relationships between (a) key contextual factors, (b) the mechanisms by which they effect the implementation of the intervention, and (c) the impact on the outcomes of the intervention, according to the principles of Realist Evaluation. DISCUSSION: The use of mobile health and virtual tools is on the rise in health care, but the evidence of their effectiveness is mixed and their evaluation is often lacking key contextual data. Results from this study will provide much needed information about the clinical and cost-effectiveness of a mobile application to improve diabetes self-management. The process evaluation will provide valuable insight into the contextual factors that influence the application effectiveness, which will inform the potential for adoption and scale. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02813343 . Registered on 24 June 2016 (retrospectively registered). Trial Sponsor: Ontario Telemedicine Network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».