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Enregistrement W2888401513 · doi:10.2196/diabetes.9333

Outcomes of a Digitally Delivered Low-Carbohydrate Type 2 Diabetes Self-Management Program: 1-Year Results of a Single-Arm Longitudinal Study

2018· article· en· W2888401513 sur OpenAlexvenueno aff
Laura R. Saslow, Charlotte Summers, James E. Aikens, David Unwin

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthUniversity of Michigan
Mots-clésType 2 diabetesDiabetes mellitusMedicineDementiaBlindnessGerontologyAmputationStroke (engine)Type 2 Diabetes MellitusType 1 diabetesPhysical medicine and rehabilitationDiseasePhysical therapyInternal medicineSurgeryEndocrinologyOptometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Type 2 diabetes mellitus has serious health consequences, including blindness, amputation, stroke, and dementia, and its annual global costs are more than US $800 billion. Although typically considered a progressive, nonreversible disease, some researchers and clinicians now argue that type 2 diabetes may be effectively treated with a carbohydrate-reduced diet. OBJECTIVE Our objective was to evaluate the 1-year outcomes of the digitally delivered Low-Carb Program, a nutritionally focused, 10-session educational intervention for glycemic control and weight loss for adults with type 2 diabetes. The program reinforces carbohydrate restriction using behavioral techniques including goal setting, peer support, and behavioral self-monitoring. METHODS The study used a quasi-experimental research design comprised of an open-label, single-arm, pre-post intervention using a sample of convenience. From adults with type 2 diabetes who had joined the program and had a complete baseline dataset, we randomly selected participants to be followed for 1 year (N=1000; mean age 56.1, SD 15.7 years; 59.30% (593/1000) women; mean glycated hemoglobin A1c (HbA1c) 7.8%, SD 2.1%; mean body weight 89.6 kg, SD 23.1 kg; taking mean 1.2, SD 1.01 diabetes medications). RESULTS Of the 1000 study participants, 708 (70.80%) individuals reported outcomes at 12 months, 672 (67.20%) completed at least 40% of the lessons, and 528 (52.80%) completed all lessons of the program. Of the 743 participants with a starting HbA1c at or above the type 2 diabetes threshold of 6.5%, 195 (26.2%) reduced their HbA1c to below the threshold while taking no glucose-lowering medications or just metformin. Of the participants who were taking at least one hypoglycemic medication at baseline, 40.4% (289/714) reduced one or more of these medications. Almost half (46.40%, 464/1000) of all participants lost at least 5% of their body weight. Overall, glycemic control and weight loss improved, especially for participants who completed all 10 modules of the program. For example, participants with elevated baseline HbA1c (≥7.5%) who engaged with all 10 weekly modules reduced their HbA1c from 9.2% to 7.1% (P<.001) and lost an average of 6.9% of their body weight (P<.001). CONCLUSIONS Especially for participants who fully engage, an online program that teaches a carbohydrate-reduced diet to adults with type 2 diabetes can be effective for glycemic control, weight loss, and reducing hypoglycemic medications.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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