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Enregistrement W2901798872 · doi:10.2196/11707

Healthy Eating and Active Living for Diabetes-Glycemic Index (HEALD-GI): Protocol for a Pragmatic Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2901798872 sur OpenAlexaffvenueabout
Hayford M. Avedzi, Kate Storey, Jeffrey Johnson, Steven T. Johnson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicMedicineGlycemic indexType 2 diabetesRandomized controlled trialDiabetes mellitusProtocol (science)GerontologyHealthy eatingMealWeight lossPhysical therapyAlternative medicineObesityInternal medicinePhysical activityEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rigorous evidence is needed regarding the best approach for increasing the uptake of Diabetes Canada’s evidence-based recommendations to include low-glycemic index (GI) foods in daily meal planning as an effective dietary self-care strategy for glycemic control among people with type 2 diabetes (T2D). Objective: This study aims to present the study design and baseline data from the Healthy Eating and Active Living for Diabetes-Glycemic Index (HEALD-GI) trial, which was designed to evaluate the effectiveness of an enhanced GI-targeted nutrition education on GI-related knowledge and mean daily GI among adults with T2D in Edmonton, Alberta. Methods: We used a pragmatic randomized controlled trial design and allocated 67 adults (aged ≥18 years) with T2D living in Edmonton, Alberta, Canada, to a control group that received standard printed copies of Canada’s Food Guide and Diabetes Canada’s GI resources or to an intervention group that received the same materials, plus a customized Web-based platform with 6 self-directed learning modules and print material. Each module included videos, links to reliable websites, chat rooms, and quizzes. Evidence-based GI concept information included GI values of foods and low-GI shopping, recipes, and cooking tips by a registered dietitian. In addition, support through email, text messaging (short message service), phone calls, or postal mail was provided to reinforce participants’ learning. The primary outcome, average dietary GI, was assessed using 3-day food records. Additional measures including GI knowledge and self-efficacy, glycated hemoglobin (HbA1c), lipids, systolic blood pressure, body mass index (BMI; weight, height), waist circumference, and computer proficiency were assessed at baseline and at 3-month postintervention. Results: Between November 2017 and February 2018, we contacted adults (aged ≥18 years) with T2D living in Edmonton, Alberta, screened and recruited eligible participants into the study. All data collection ended in June 2018. Overall, 64% (43/67) participants were males; mean age was 69.5 (SD 9.3) years, with a mean diabetes duration of 19.0 (SD 13.7) years. Mean BMI was 30.1 (SD 5.7) kg/m2, and mean HbA1c value was 7.1% (SD 1.2%). Data analysis was completed in December 2018. Conclusions: The GI concept is often difficult to teach. The HEALD-GI study aims to provide evidence in support of an alternative approach to translating the GI concept to adults with T2D. Findings from this study may help registered dietitians to better disseminate low-GI dietary recommendations using efficient and cost-effective, patient-centered approaches. Furthermore, evidence generated will contribute to addressing some of the controversies regarding the clinical usefulness of the GI concept. International Registered Report Identifier (IRRID): DERR1-10.2196/11707

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,008
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1190,020

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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