Enhanced Enrollment in the National Diabetes Prevention Program to Increase Engagement and Weight Loss for the Underserved: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes affects 9.4% of US adults with higher rates among racial and ethnic minorities and individuals of low socioeconomic status. The National Diabetes Prevention Program (NDPP) is an evidence-based and widely disseminated behavioral intervention to reduce diabetes incidence through modest weight loss. However, retention in the yearlong NDPP is problematic and leads to suboptimal weight loss, especially among diverse, underserved populations. Strategies to improve NDPP engagement and weight loss are needed urgently. Pilot results of the pre-NDPP, a novel enhancement to enrollment in the NDPP based on the Health Belief Model, were highly successful in a nonrandomized cohort study among 1140 racially diverse, predominately low-income participants. A total of 75 presession participants had doubled attendance and weight loss as compared with earlier participants who did not receive presessions. On the basis of these promising results, we are conducting a randomized controlled trial (RCT) to determine whether pre-NDPP reliably improves NDPP outcomes, as reported on ClinicalTrials.gov. OBJECTIVE: This study aims to (1) conduct an RCT comparing NDPP attendance and weight loss outcomes between participants who receive pre-NDPP versus direct enrollment into the NDPP (usual care), (2) examine potential effect mediators (perceived risk for developing diabetes and self-efficacy and readiness for weight control) and moderators (race and ethnicity; income level), and (3) evaluate implementation factors, including cost and projected return on investment. METHODS: This two-arm RCT will compare outcomes among diverse, predominately low-income participants who receive pre-NDPP versus direct enrollment into the NDPP (usual care). This is a type 1 hybrid effectiveness-implementation design to determine clinical effectiveness through an RCT, while assessing factors that may impact future pre-NDPP dissemination and implementation, including cost. Our primary research question is whether pre-NDPP improves NDPP attendance and weight loss compared with standard NDPP delivery. RESULTS: This project was funded in April 2019. Recruitment is underway as of July 2019. Initial participants began the intervention in October 2019. Data analysis and results reporting are expected to be completed in 2024. CONCLUSIONS: This RCT of pre-NDPP may lead to future dissemination of a scalable, evidence-based strategy to improve success of the NDPP, reduce disparities in NDPP effectiveness, and help prevent type 2 diabetes across the country. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04022499; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04022499. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/15499.
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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 | 0,055 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,018 |
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 ».