Physician step prescription and monitoring to improve <scp>ARTERial</scp> health ( <scp>SMARTER</scp> ): A randomized controlled trial in patients with type 2 diabetes and hypertension
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There are few proven strategies to enhance physical activity and cardiometabolic profiles in patients with type 2 diabetes and hypertension. We examined the effects of physician-delivered step count prescriptions and monitoring. METHODS: Participants randomized to the active arm were provided with pedometers and they recorded step counts. Over a 1-year period, their physicians reviewed their records and provided a written step count prescription at each clinic visit. The overall goal was a 3000 steps/day increase over 1 year (individualized rate of increase). Control arm participants were advised to engage in physical activity 30 to 60 min/day. We evaluated effects on step counts, carotid femoral pulse wave velocity (cfPWV, primary) and other cardiometabolic indicators including haemoglobin A1c in diabetes (henceforth abbreviated as A1c) and Homeostasis Model Assessment-Insulin Resistance (HOMA-IR) in participants not receiving insulin therapy. RESULTS: A total of 79% completed final evaluations (275/347; mean age, 60 years; SD, 11). Over 66% of participants had type 2 diabetes and over 90% had hypertension. There was a net 20% increase in steps/day in active vs control arm participants (1190; 95% CI, 550-1840). Changes in cfPWV were inconclusive; active vs control arm participants with type 2 diabetes experienced a decrease in A1c (-0.38%; 95% CI, -0.69 to -0.06). HOMA-IR also declined in the active arm vs the control arm (ie, assessed in all participants not treated with insulin; -0.96; 95% CI, -1.72 to -0.21). CONCLUSIONS: A simple physician-delivered step count prescription strategy incorporated into routine clinical practice led to a net 20% increase in step counts; however, this was below the 3000 steps/day targeted increment. While conclusive effects on cfPWV were not observed, there were improvements in both A1c and insulin sensitivity. Future studies will evaluate an amplified intervention to increase impact.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».