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Enregistrement W2998417233 · doi:10.2196/15995

Actual Use of Multiple Health Monitors Among Older Adults With Diabetes: Pilot Study

2019· article· en· W2998417233 sur OpenAlexvenueno aff
Yaguang Zheng, Katie Weinger, JORDAN GREENBERG, Lora E. Burke, Susan M. Sereika, Nicole Patience, Matt Gregas, Zhuoxin Li, Chenfang Qi, Joy Yamasaki, Medha Munshi

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Nursing ResearchBoston College
Mots-clésMedicineGerontologyDiabetes mellitusDescriptive statisticsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have reported older adults' perceptions of using health monitors; however, no studies have examined the actual use of multiple health monitors for lifestyle changes over time among older adults with type 2 diabetes (T2D). OBJECTIVE: The primary aim of this study was to examine the actual use of multiple health monitors for lifestyle changes over 3 months among older adults with T2D. The secondary aim was to explore changes in caloric intake and physical activity (PA) over 3 months. METHODS: This was a single-group study lasting 3 months. The study sample included participants who were aged ≥65 years with a diagnosis of T2D. Participants were recruited through fliers posted at the Joslin Diabetes Center in Boston. Participants attended five 60-min, biweekly group sessions, which focused on self-monitoring, goal setting, self-regulation to achieve healthy eating and PA habits, and the development of problem-solving skills. Participants were provided with the Lose It! app to record daily food intake and devices such as a Fitbit Alta for monitoring PA, a Bluetooth-enabled blood glucose meter, and a Bluetooth-enabled digital scale. Descriptive statistics were used for analysis. RESULTS: . Over the 84 days of self-monitoring, the mean percentage of days using the Lose It!, Fitbit Alta, blood glucose meter, and scale were 82.7 (SD 17.6), 85.2 (SD 19.7), 65.3 (SD 30.1), and 53.0 (SD 34.5), respectively. From baseline to completion of the study, the mean daily calorie intake was 1459 (SD 661) at week 1, 1245 (SD 554) at week 11, and 1333 (SD 546) at week 12, whereas the mean daily step counts were 5618 (SD 3654) at week 1, 5792 (SD 3814) at week 11, and 4552 (SD 3616) at week 12. The mean percentage of weight loss from baseline was 4.92% (SD 0.25). The dose of oral hypoglycemic agents or insulin was reduced in 55.6% (5/9) of the participants. CONCLUSIONS: The results from the pilot study are encouraging and suggest the need for a larger study to confirm the outcomes. In addition, a study design that includes a control group with educational sessions but without the integration of technology would offer additional insight to understand the value of mobile health in behavior changes and the health outcomes observed during this pilot study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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