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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».