Peer-Delivered Cognitive Behavioral Training to Improve Functioning in Patients With Diabetes: A Cluster-Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
<h3>PURPOSE</h3> Cognitive behavioral therapy (CBT)–based programs delivered by trained community members could improve functioning and pain in individuals who lack access to such programs. We tested the effectiveness of a peer-delivered diabetes self-management program integrating CBT principles in improving physical activity, functional status, pain, quality of life (QOL), and health outcomes in individuals with diabetes and chronic pain. <h3>METHODS</h3> In this community-based, cluster-randomized controlled trial, intervention participants received a 3-month, peer-delivered, telephone-administered program. Attention control participants received a peer-delivered general health advice program. Outcomes were changes in functional status and pain (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index), QOL (Short Form 12), and physiologic measures (hemoglobin A<sub>1c</sub>, systolic blood pressure, body mass index); physical activity was the explanatory outcome. <h3>RESULTS</h3> Of 195 participants with follow-up data, 80% were women, 96% African Americans, 74% had annual income <$20,000, and 64% had high school education or less. At follow-up, compared with controls, intervention participants had greater improvement in functional status (–10 ± 13 vs –5 ± 18, <i>P</i> = .002), pain (–10.5 ± 19 vs –4.8 ± 21, <i>P</i> = .01), and QOL (4.8 ± 8.8 vs 3.8 ± 8.8, <i>P</i> = .001). Physiologic measures did not change significantly in either group. At 3 months, a greater proportion of intervention than control participants reported no pain or did other forms of exercise when pain prevented them from walking for exercise. <h3>CONCLUSION</h3> This peer-delivered CBT-based intervention improved functioning, pain, QOL, and self-reported physical activity despite pain in individuals with diabetes and chronic pain. Trained community members can deliver effective CBT-based interventions in rural and under-resourced communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».