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Enregistrement W2595336352 · doi:10.2196/resprot.7151

Writing for Health: Rationale and Protocol for a Randomized Controlled Trial of Internet-Based Benefit-Finding Writing for Adults With Type 1 or Type 2 Diabetes

2017· article· en· W2595336352 sur OpenAlexvenueno aff
Joanna Crawford, Kay Wilhelm, Lisa Robins, Judith Proudfoot

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésThe InternetRandomized controlled trialType 2 diabetesProtocol (science)MedicineComputer scienceAlternative medicineMedical educationWorld Wide WebFamily medicineDiabetes mellitusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus is Australia's fastest growing chronic disease, and has high comorbidity with depression. Both subthreshold depression and diabetes distress are common amongst people with type 1 or type 2 diabetes, and are associated with poorer diabetes self-care. A need exists for low-intensity self-help interventions for large numbers of people with diabetes and diabetes distress or subthreshold depression, as part of a stepped-care approach to meeting the psychological needs of people with diabetes. Benefit-finding writing is a very brief intervention that involves writing about any positive thoughts and feelings about a stressful experience, such as an illness. Benefit-finding writing has been associated with increases in positive affect and positive growth, and has demonstrated promising results in trials amongst other clinical populations. However, benefit-finding writing has not yet been examined in people with diabetes. OBJECTIVE: The aim of this randomized controlled trial (RCT) is to evaluate the efficacy of an Internet-based benefit-finding writing (iBFW) intervention for adults with type 1 or type 2 diabetes (compared to a control writing condition) for reducing diabetes distress and increasing benefit-finding in diabetes, and also improving a range of secondary outcomes. METHODS: A two-arm RCT will be conducted, using the online program Writing for Health. Adults with type 1 or type 2 diabetes living in Australia will be recruited using diabetes-related publications and websites, and through advertisements in diabetes services and general practitioners' offices. Potential participants will be referred to the study-specific website for participant information and screening. All data will be collected online. Participants will be randomized to either iBFW about diabetes, or a control writing condition of writing about use-of-time. Both conditions involve three daily sessions (once per day for three consecutive days) of 15-minute online writing exercises. Outcome measures will be administered online at baseline, one-month, and three-month follow-ups. RESULTS: This trial is currently underway. The primary outcomes will be diabetes distress and benefit-finding in diabetes. Secondary outcomes will be depression, anxiety, diabetes self-care, perceived health, and health care utilization. We aim to recruit 104 participants. All stages of the study will be conducted online using the Writing for Health program. Group differences will be analyzed on an intention-to-treat basis using mixed models repeated measures. Linguistic analyses of the writing exercise scripts, and examinations of the immediate emotional responses to the writing exercises, will also be undertaken. CONCLUSIONS: This RCT will be the first study to examine iBFW for adults with type 1 or type 2 diabetes. If iBFW is found to be efficacious in reducing diabetes distress and improving diabetes self-care and other outcomes, iBFW may offer the potential to be a low-cost, easily accessible self-help intervention to improve the wellbeing of adults with diabetes. TRIAL REGISTRATION: Australia and New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN12615000241538).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,008
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0120,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,023

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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