UTILIZING TECHNOLOGICAL DEVICES TO ENHANCE PREVENTION OF TYPE II DIABETES MELLITUS
Notice bibliographique
Résumé
A. Underhill, L. Woodard Washington State University, Spokane, WA PURPOSE: To evaluate the inclusion of technology, a wearable device and smartphone, into the popular lifestyle modification program: the Diabetes Prevention Program - Group Lifestyle Balance Program (DPP - GLB). The DPP - GLB Program has shown great success in reduction of progression toward T2DM. However, it was unknown how integrating technology would affect overall program outcomes, which included the attainment of 150 minutes of physical activity (PA)/week and weight loss trending toward 7%. METHODS: Men and women over the age of 40, and at risk for prediabetes, were recruited. The study included an initial four weeks of baseline PA testing, followed by 12 weeks of lifestyle intervention. Individualized weight loss and PA goals were set. Participants self-randomized to the control (N = 11) or the technology group (N = 13). Session participation was high. Technology participants missed 8.3% of sessions, while control participants missed 18.2% of sessions. RESULTS: Participants were aged 66.24 (SD = 7.38) years. At baseline, 21% of participants were overweight, and 79% were obese. Using a generalized estimating equation to estimate average weight lost, participants lost 0.46 lbs/week. One hundred percent of technology participants lost weight, while 73% of control participants lost weight. Only 7.7% of technology participants reached the 7% weight loss goal, while 27.2% of control participants reached the 7% weight loss goal. Both groups lost similar amounts of weight in averages, with technology participants losing an average of 7.35 lbs and control participants losing an average of 7.79 lbs. At study conclusion, 37% of participants were overweight, and 63% were obese. Although statistical significance was not found, we believe clinical significance was found. The majority of participants (63%) self-reported inactivity during the initial meeting. Technology participants averaged PA tracking for 72.5 days while the control group averaged 47.7 days of PA tracking of 77 days available. CONCLUSION: Monitoring PA with technology can reinforce positive lifestyle changes to encourage users and increase activity due to instant feedback from the device. Participants can be successful with weight loss by going through the GLB Program, with or without technology, reinforcing the importance of lifestyle modification. Supported by the Dean Fletcher Graduate Fellowship in Clinical Nutrition and the Alberta Hill Academic Excellence Award.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».