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Enregistrement W3042282651 · doi:10.2196/17148

Effectiveness of Social Cognitive Theory–Based Interventions for Glycemic Control in Adults With Type 2 Diabetes Mellitus: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3042282651 sur OpenAlexvenueno aff
Yvonne Smith, Rosalía García‐Torres, Steven S. Coughlin, Jiying Ling, Terri Marin, Shaoyong Su, Lufei Young

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLGlycemicPsychological interventionMedicineRandomized controlled trialProtocol (science)Meta-analysisMEDLINECochrane LibrarySystematic reviewSocial cognitive theoryCritical appraisalGerontologyPsychologyNursingAlternative medicineDiabetes mellitusDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For those living with type 2 diabetes mellitus (T2DM), failing to engage in self-management behaviors leads to poor glycemic control. Social cognitive theory (SCT) has been shown to improve health behaviors by altering cognitive processes and increasing an individual's belief in their ability to accomplish a task. OBJECTIVE: We aim to present a protocol for a systematic review and meta-analysis to systematically identify, evaluate, and analyze the effect of SCT-based interventions to improve glycemic control in adults with T2DM. METHODS: This protocol follows the 2009 Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. Data sources will include PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), PsychINFO, Cochrane Library, and Web of Science, and data will be reviewed with the use of customized text mining software. Studies examining SCT-based behavioral interventions for adults diagnosed with T2DM in randomized controlled trials located in the outpatient setting will be included. Intervention effectiveness will be compared with routine care. Screening and data collection will be performed in multiple stages with three reviewers as follows: (1) an independent review of titles/abstracts, (2) a full review, and (3) data collection with alternating teams of two reviewers for disputes to be resolved by a third reviewer. Study quality and risk of bias will be assessed by three reviewers using the Cochrane risk of bias tool. Standardized mean differences will be used to describe the intervention effect sizes with regard to self-efficacy and diabetes knowledge. The raw mean difference of HbA1c will be provided in a random effects model and presented in a forest plot. The expected limitations of this study are incomplete data, the need to contact authors, and analysis of various types of glycemic control measures accurately within the same data set. RESULTS: This protocol was granted institutional review board exemption on October 7, 2019. PROSPERO registration (ID: CRD42020147105) was received on April 28, 2020. The review began on April 29, 2020. The results of the review will be disseminated through conference presentations, peer-reviewed journals, and meetings. CONCLUSIONS: This systematic review will appraise the effectiveness of SCT-based interventions for adults diagnosed with T2DM and provide the most effective interventions for improving health behaviors in these patients. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42020147105; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=147105. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/17148.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,036
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,007

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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