Exploring the Use of Personal Technology in Type 2 Diabetes Management Among Ethnic Minority Patients: Cross-Sectional Analysis of Survey Data from the Lifestyle Intervention for the Treatment of Diabetes Study (LIFT Diabetes)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minority populations have higher morbidity from chronic diseases and typically experience worse health outcomes. Internet technology may afford a low-cost method of ongoing chronic disease management to promote improved health outcomes among minority populations. OBJECTIVE: The objective of our study was to assess the feasibility of capitalizing on the pervasive use of technology as a secondary means of delivering diabetic counseling though an investigation of correlates to technology use within the context of an ongoing diabetes intervention study. METHODS: The Lifestyle Intervention for the Treatment of Diabetes study (LIFT Diabetes) randomly assigned 260 overweight and obese adults with type 2 diabetes mellitus to 2 intervention arms. At baseline, we administered a survey evaluating access to and use of various technologies and analyzed the responses using descriptive statistics and logistic regression. RESULTS: levels (P=.003). Minority participants were less likely to have a home computer (106/142, 74.7% vs 110/118, 93.2%; P<.001) and less likely to have email access at home (P=.03). Ownership of a home computer was correlated to higher income (P<.001), higher educational attainment (P<.001), full-time employment (P=.01), and ownership of a smartphone (P=.001). Willingness to complete questionnaires online was correlated to higher income (P=.001), higher education (P<.001), full-time employment (P=.01), and home access to a computer, internet, and smartphone (P≤.05). Racial disparities in having a home computer persisted after controlling for demographic variables and owning a smartphone (adjusted OR 0.26, 95% CI 0.10-0.67; P=.01). Willingness to complete questionnaires online was driven by ownership of a home computer (adjusted OR 3.87, 95% CI 1.14-13.2; P=.03). CONCLUSIONS: Adults who self-identified as being part of a minority group were more likely to report limited access to technology than were white adults. As ownership of a home computer is central to a willingness to use online tools, racial disparities in access may limit the potential of Web-based interventions to reach this population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01806727; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01806727 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xOq2b7Tv).
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».