Structured peer-led diabetes self-management and support in a low-income country: The ST2EP randomised controlled trial in Mali
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objective was to evaluate the effectiveness of peer-led self-management education in improving glycaemic control in patients with type 2 diabetes in a low-income country (Mali). METHODS: We conducted an open-label randomised controlled trial. A total of 151 adults (76% women, mean age 52.5) with type 2 diabetes (HbA1c≥8%), treated in the diabetes consultation units of two secondary health centres in Bamako, were allocated to peer-led structured patient education (n = 76) or conventional care alone (n = 75). The intervention group received 1 year of culturally tailored structured patient education (3 courses of 4 sessions) delivered in the community by five trained peer educators. Both groups underwent conventional diabetes monitoring and follow-up. Primary outcome was the mean absolute change in HbA1c from baseline to 12 months. RESULTS: 177 education sessions were delivered to the intervention group. Patient attrition was 8%. From baseline to 12 months, the decrease in HbA1c levels was 1.05% (SD = 2.0; CI95%: 1.54;-0.56) in the intervention group compared with 0.15% (SD = 1.7; CI95%: -0.56; 0.26) in the control group, p = 0.006. Mean BMI change was -1.65 kg/m2 (SD = 2.5; CI95%: -2.25; -1.06) in the intervention group and +0.05 kg/m2 (SD = 3.2; CI95%: -0.71; 0.81) in the control group, p = 0.0005. Mean waist circumference decreased by 3.34 cm (SD = 9.3; CI95%: -5.56;-1.13) in the intervention group and increased by 2.65 cm (SD = 10.3; CI95%: 0.20; 5.09) in the control group, p = 0.0003. CONCLUSIONS: Peer-led structured patient education delivered over 1 year to patients with poorly controlled type 2 diabetes in Mali yielded substantial improvements in glycaemic control and anthropometric parameters. This is of importance for the scaling up of efficient interventions in low-resource settings in the future. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01485913.
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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 | 0,000 |
| 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 ».