Change in Glycemic Control With Use of a Digital Therapeutic in Adults With Type 2 Diabetes: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Intensive lifestyle change can treat and even reverse type 2 diabetes. Digital therapeutics have the potential to deliver lifestyle as medicine for diabetes at scale. OBJECTIVE This 12-week study investigates the effects of a novel digital therapeutic, FareWell, on hemoglobin A1c (HbA1c) and diabetes medication use. METHODS Adults with type 2 diabetes and a mobile phone were recruited throughout the United States using Facebook advertisements. The intervention aim was to effect a sustainable shift to a plant-based dietary pattern and regular exercise by advancing culinary literacy and lifestyle skill acquisition. The intervention was delivered by an app paired with specialized human support, also delivered digitally. Health coaching was provided every 2 weeks by telephone, and a clinical team was available for participants requiring additional support. Participants self-reported current medications and HbA1c at the beginning and end of the 12-week program. Self-efficacy related to managing diabetes and maintaining dietary changes was assessed via survey. Engagement was recorded automatically through the app. RESULTS We enrolled 118 participants with a baseline HbA1c >6.5%. Participants were 81.4% female (96/118) and resided in 38 US states with a mean age of 50.7 (SD 9.4) years, baseline body mass index of 38.1 (SD 8.8) kg/m2, and baseline HbA1c of 8.1% (SD 1.6). At 12 weeks, 86.2% (94/109) of participants were still using the app. Mean change in HbA1c was –0.8% (97/101, SD 1.3, P<.001) for those reporting end-study data. For participants with a baseline HbA1c >7.0% who did not change medications midstudy, HbA1c change was –1.1% (67/69, SD 1.4, P<.001). The proportion of participants with an end-study HbA1c <6.5% was 28% (22/97). After completion of the intervention, 17% (16/97) of participants reported a decrease in diabetic medication while 8% (8/97) reported an increase. A total of 57% (55/97) of participants achieved a composite outcome of reducing HbA1c, reducing diabetic medication use, or both; 92% (90/98) reported greater confidence in their ability to manage their diabetes compared to before the program, and 91% (89/98) reported greater confidence in their ability to maintain a healthy dietary pattern. Participants engaged with the app an average of 4.3 times per day. We observed a significantly greater decrease in HbA1c among participants in the highest tertile of app engagement compared to those in the lowest tertile of app engagement (P=.03). CONCLUSIONS Clinically meaningful reductions in HbA1c were observed with use of the FareWell digital therapeutic. Greater glycemic control was observed with increasing app engagement. Engagement and retention were both high in this widely distributed sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».