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Enregistrement W3036150487 · doi:10.2196/19268

Changes in Patient-Reported Outcome Measures With a Technology-Supported Behavioral Lifestyle Intervention Among Patients With Type 2 Diabetes: Pilot Randomized Controlled Clinical Trial

2020· article· en· W3036150487 sur OpenAlexvenueno aff
Rozmin Jiwani, Jing Wang, Andrea Berndt, Padmavathy Ramaswamy, Nitha Mathew Joseph, Yan Du, Jisook Ko, Sara Espinoza

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicinemHealthOverweightRandomized controlled trialPhysical therapyType 2 diabetesPopulationClinical trialWeight lossIntervention (counseling)GerontologyPsychological interventionObesityDiabetes mellitusPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, more than one-third of the adult population is obese, and approximately 25.2% of those aged ≥65 years have type 2 diabetes (T2D), which is the seventh leading cause of death. It is important to measure patient-reported outcomes and monitor progress or challenges over time when managing T2D to understand patients' perception of health and quantify the impact of disease processes or intervention effects. The evaluation of patient-reported outcome measures (PROMs) is especially important among patients with multiple chronic conditions in which clinical measures do not provide a complete picture of health. OBJECTIVE: This study examined the feasibility of collecting Patient-Reported Outcome Measurement Information System (PROMIS) measures, and preliminarily evaluated changes in PROMIS scores and compared the scores with standard scores of the general US population. The parent study is a pilot randomized controlled clinical trial testing three different modes (mobile health [mHealth], paper diary, and control) of self-monitoring in a behavioral lifestyle intervention among overweight or obese patients with T2D. METHODS: Patients with comorbid overweight or obesity and a diagnosis of T2D for at least 6 months were recruited from a diabetes education program. Participants were randomized to the following three groups: mHealth, paper diary, and control (standard of care) groups. Paper diary and mHealth experimental groups received additional behavioral lifestyle intervention education sessions, as well as tools to self-monitor weight, physical activity, diet, and blood glucose. All participants completed PROMIS-57 and PROMIS-Global Health (GH) version 1.0 questionnaires during visits at baseline, 3 months, and 6 months. The PROMIS-57 includes the following seven domains: anxiety, depression, fatigue, pain interference, physical function, satisfaction with participation in social roles, and sleep disturbance. The PROMIS-GH is composed of the following two domains: global mental health and global physical health. RESULTS: . All patients completed the PROMIS-57 and PROMIS-GH questionnaires, and we compared the mean scores of the three groups to investigate potential differences. No relevant differences were noted across the groups. However, positive trends were noted in both intervention (mHealth and paper diary) groups in the middle (month 3) and end (month 6) of the study. CONCLUSIONS: Our pilot study provides evidence for the feasibility of using PROMIS questionnaires to record important components of T2D-related symptoms among overweight or obese individuals. The results from our study support the use of PROMIS questionnaires to provide clinicians and researchers with a benchmark for assessing the overall need for symptom management and determining the success or challenges of an intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02858648; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02858648.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,334 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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