Randomized Trial of a Tailored Cognitive Behavioral Intervention in Type 2 Diabetes With Comorbid Depressive and/or Regimen-Related Distress Symptoms: 12-Month Outcomes From COMRADE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE This study evaluated the effect of cognitive behavioral therapy (CBT) plus lifestyle counseling in primary care on hemoglobin A1c (HbA1c) in rural adult patients with type 2 diabetes (T2D) and comorbid depressive or regimen-related distress (RRD) symptoms. RESEARCH DESIGN AND METHODS This study was a randomized controlled trial of a 16-session severity-tailored CBT plus lifestyle counseling intervention compared with usual care. Outcomes included changes in HbA1c, RRD, depressive symptoms, self-care behaviors, and medication adherence across 12 months. RESULTS Patients included 139 diverse, rural adults (mean age 52.6 ± 9.5 years; 72% black; BMI 37.0 ± 9.0 kg/m2) with T2D (mean HbA1c 9.6% [81 mmol/mol] ± 2.0%) and comorbid depressive or distress symptoms. Using intent-to-treat analyses, patients in the intervention experienced marginally significant improvements in HbA1c (−0.92 ± 1.81 vs. −0.31 ± 2.04; P = 0.06) compared with usual care. However, intervention patients experienced significantly greater improvements in RRD (−1.12 ± 1.05 vs. −0.31 ± 1.22; P = 0.001), depressive symptoms (−3.39 ± 5.00 vs. −0.90 ± 6.17; P = 0.01), self-care behaviors (1.10 ± 1.30 vs. 0.58 ± 1.45; P = 0.03), and medication adherence (1.00 ± 2.0 vs. 0.17 ± 1.0; P = 0.02) versus usual care. Improvement in HbA1c correlated with improvement in RRD (r = 0.3; P = 0.0001) and adherence (r = −0.23; P = 0.007). CONCLUSIONS Tailored CBT with lifestyle counseling improves behavioral outcomes and may improve HbA1c in rural patients with T2D and comorbid depressive and/or RRD symptoms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».