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Enregistrement W2890418948 · doi:10.2196/11267

A Mobile Phone-Based Program to Promote Healthy Behaviors Among Adults With Prediabetes Who Declined Participation in Free Diabetes Prevention Programs: Mixed-Methods Pilot Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2890418948 sur OpenAlexvenueno aff
Dina Hafez, Jeffrey T. Kullgren, Bradley Liestenfeltz, Tahoora Ansari, Emily Johnson, Allison Fedewa, Laura R. Saslow, Caroline R. Richardson, Michele Heisler

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPatrick and Catherine Weldon Donaghue Medical Research FoundationNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesRobert Wood Johnson FoundationHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésPrediabetesRandomized controlled trialMedicineDiabetes mellitusMobile phonemHealthGerontologyPhysical therapyType 2 diabetesPsychological interventionInternal medicineComputer scienceNursingEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite evidence that Diabetes Prevention Programs (DPPs) can delay or prevent progression to type 2 diabetes mellitus (T2DM), few individuals with prediabetes enroll in offered programs. This may be in part because many individuals with prediabetes have low levels of autonomous motivation (ie, motivation that arises from internal sources) to prevent T2DM. OBJECTIVE: This study aims to examine the feasibility and acceptability of a mobile health (mHealth) intervention designed to increase autonomous motivation and healthy behaviors among adults with prediabetes who previously declined participation free DPPs. In addition, the study aims to examine changes in autonomous motivation among adults offered 2 versions of the mHealth program compared with an information-only control group. METHODS: In this 12-week, parallel, 3-arm, mixed-methods pilot randomized controlled trial, participants were randomized to (1) a group that received information about prediabetes and strategies to prevent T2DM (control); (2) a group that received a mHealth app that aims to increase autonomous motivation among users (app-only); or (3) a group that received the app plus a physical activity tracker and wireless-enabled digital scale for self-monitoring (app-plus). Primary outcome measures included rates of intervention uptake (number of individuals enrolled/number of individuals assessed for eligibility), retention (number of 12-week survey completers/number of participants), and adherence (number of device-usage days). The secondary outcome measure was change in autonomous motivation (measured using the Treatment Self-Regulation Questionnaire), which was examined using difference-in-difference analysis. Furthermore, we conducted postintervention qualitative interviews with participants. RESULTS: ). No significant differences were observed in adherence rates between app-only and app-plus participants (43 days vs 37 days; P=.34). Among all participants, mean autonomous motivation measures were relatively high at baseline (6.0 of 7.0 scale), with no statistically significant within- or between-group differences in follow-up scores. In qualitative interviews (n=15), participants identified reasons that they enjoyed using the app (eg, encouraged self-reflection), reasons that they did not enjoy using the app (eg, did not consider personal circumstances), and strategies to improve the intervention (eg, increased interpersonal contact). CONCLUSIONS: Among individuals with prediabetes who did not engage in free DPPs, this mHealth intervention was feasible and acceptable. Future work should (1) examine the effectiveness of a refined intervention on clinically relevant outcomes (eg, weight loss) among a larger population of DPP nonenrollees with low baseline autonomous motivation and (2) identify other factors associated with DPP nonenrollment, which may serve as additional potential targets for interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03025607; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03025607 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73cvaSAie).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,433 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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