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Enregistrement W2741550754 · doi:10.2196/resprot.7348

A Web-Based Public Health Intervention to Reduce Functional Impairment and Depressive Symptoms in Adults With Type 2 Diabetes (The SpringboarD Trial): Randomized Controlled Trial Protocol

2017· article· en· W2741550754 sur OpenAlexvenueno aff
Judith Proudfoot, Janine Clarke, Jane Gunn, Susan Fletcher, Samineh Sanatkar, Kay Wilhelm, Lesley V. Campbell, Nicholas Zwar, Mark Harris, Helen Lapsley, Dušan Hadži-Pavlović, Helen Christensen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésType 2 diabetesIntervention (counseling)Randomized controlled trialDepression (economics)MedicinePublic healthGerontologyDiabetes mellitusPsychologyClinical psychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depressive symptoms are common in people with type 2 diabetes and contribute to adverse health consequences that substantially impact social and vocational function. Despite the existence of effective depression treatments, the majority of people with type 2 diabetes do not access these when needed. Web-based alternatives to more traditional psychotherapies offer a potential solution to reducing the personal and economic burdens of type 2 diabetes. OBJECTIVE: This paper outlines the protocol for a randomized controlled trial (RCT) of myCompass, a Web-based public health psychotherapy intervention, in people with type 2 diabetes. Fully automated, interactive, and delivered via the Internet without clinician support, myCompass teaches cognitive behavioral therapy-based skills and supports symptom monitoring to improve daily functioning and reduce mild-to-moderate mental health symptoms. METHODS: A two-arm RCT will be conducted. People with type 2 diabetes and mild-to-moderately severe depressive symptoms will be recruited from the community and general practice settings. Screening and enrollment is via an open-access website. Participants will be randomized to use either myCompass or an active placebo program for 8 weeks, followed by a 4-week tailing-off period. The placebo program is matched to myCompass on mode of delivery, interactivity, and duration. Outcomes will be assessed at baseline and at 3-month, 6-month, and 12-month follow-up. The primary study outcome is work and social functioning. Secondary study outcomes include depressive and anxious symptoms, diabetes-related distress, self-care behaviors, and glycemic control. RESULTS: Nationwide recruitment is currently underway with the aim of recruiting 600 people with type 2 diabetes. Recruitment will continue until October 2017. CONCLUSIONS: This is the first known trial of a Web-based psychotherapy program that is not diabetes specific for improving social and vocational function in people with type 2 diabetes and mild-to-moderately severe depressive symptoms. With the increasing prevalence of type 2 diabetes and depression, a potentially scalable public health intervention could play a very large role in reducing unmet mental health need and ameliorating the personal and societal impact of illness comorbidity. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) Number: ACTRN12615000931572; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=368109 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/ 6rh3imVMh).

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,009

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,372 · 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'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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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