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Enregistrement W3043932822 · doi:10.2196/15410

Feasibility of the Web-Based Intervention Designed to Educate and Improve Adherence Through Learning to Use Continuous Glucose Monitor (IDEAL CGM) Training and Follow-Up Support Intervention: Randomized Controlled Pilot Study

2020· article· en· W3043932822 sur OpenAlexvenueno aff
Madison B. Smith, Anastasia Albanese-O’Neill, Yingwei Yao, Diana J. Wilkie, Michael J. Haller, Gail M. Keenan

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePsychosocialIntervention (counseling)GlycemicPhysical therapyAttendanceNursingDiabetes mellitusSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Proper training and follow-up for patients new to continuous glucose monitor (CGM) use are required to maintain adherence and achieve diabetes-related outcomes. However, CGM training is hampered by the lack of evidence-based standards and poor reimbursement. We hypothesized that web-based CGM training and education would be effective and could be provided with minimal burden to the health care team. Objective The aim of this study was to perform a pilot feasibility study testing a theory-driven, web-based intervention designed to provide extended training and follow-up support to adolescents and young adults newly implementing CGM and to describe CGM adherence, glycemic control, and CGM-specific psychosocial measures before and after the intervention. Methods The “Intervention Designed to Educate and improve Adherence through Learning to use CGM (IDEAL CGM)” web-based training intervention was based on supporting literature and theoretical concepts adapted from the health belief model and social cognitive theory. Patients new to CGM, who were aged 15-24 years with type 1 diabetes for more than 6 months were recruited from within a public university’s endocrinology clinic. Participants were randomized to enhanced standard care or enhanced standard care plus the IDEAL CGM intervention using a 1:3 randomization scheme. Hemoglobin A1c levels and psychosocial measures were assessed at baseline and 3 months after start of the intervention. Results Ten eligible subjects were approached for recruitment and 8 were randomized. Within the IDEAL CGM group, 4 of the 6 participants received exposure to the web-based training. Half of the participants completed at least 5 of the 7 modules; however, dosage of the intervention and level of engagement varied widely among the participants. This study provided proof of concept for use of a web-based intervention to deliver follow-up CGM training and support. However, revisions to the intervention are needed in order to improve engagement and determine feasibility. Conclusions This pilot study underscores the importance of continued research efforts to optimize the use of web-based intervention tools for their potential to improve adherence and glycemic control and the psychosocial impact of the use of diabetes technologies without adding significant burden to the health care team. Enhancements should be made to the intervention to increase engagement, maximize responsiveness, and ensure attainment of the skills necessary to achieve consistent use and improvements in glycemic control prior to the design of a larger well-powered clinical trial to establish feasibility. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03367351, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03367351.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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