Improving Diabetes Management in Emerging Adulthood: An Intervention Development Study Using the Multiphase Optimization Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Background Poor diabetes self-management in emerging adulthood (age 18-25 years) is associated with poorer diabetes health and diabetes complications. Emerging adults’ focus on individuation and independence underlies their poor diabetes outcomes, offering a lever for behavior change. Self-determination theory (SDT) suggests that interventions leveraging emerging adults’ innate developmental need for autonomy may offer a route to improving diabetes outcomes by increasing feelings of responsibility for and control over diabetes self-management activities. Objective This research project will use the multiphase optimization strategy to test the efficacy of three autonomy-supportive intervention components to elicit a clinically significant improvement in metabolic control, assessed by a 0.5% improvement in hemoglobin A1c (HbA1c), among older adolescents and emerging adults (16-25 years) with poorly controlled type 1 diabetes (T1D; HbA1c≥9.0%). Methods A question prompt list (QPL) is a tool to empower patients to assume a more active role during medical visits by asking questions and stating concerns. The motivation enhancement system (MES) is a brief counseling intervention that uses motivational interviewing communication strategies to build intrinsic motivation and self-efficacy for self-management. Text message reminders to complete diabetes care tasks may increase self-efficacy for diabetes self-management. After refining these intervention components for emerging adults, we will conduct a component selection experiment using an eight-arm full factorial design: 2 (QPL yes or no)×2 (MES yes or no)×2 (Text yes or no). Participants will complete 3 study visits: baseline, treatment end at 2 months, and a follow-up at 6 months. The primary outcome is metabolic control, which will be measured via HbA1c. Secondary outcomes include diabetes management and diabetes clinic attendance. SDT constructs of intrinsic motivation, self-efficacy, and the quality of the patient-provider relationship (ie, relatedness) are hypothesized mediators. Depression symptoms and emerging adults’ gender are hypothesized moderators. We will use the mixed-effects linear model for the analysis of variance of a factorial design to analyze continuous longitudinal experimental data; the generalized linear model will be used with categorical outcomes (eg, treatment attendance). The experiment was powered to detect the main effects of the intervention on the primary outcome. Results A total of 20 participants have enrolled and completed a qualitative interview after reviewing one or more intervention components. Analysis of interview data are underway, with a report of these results anticipated in the fall of 2020. The clinical trial will be launched in the fall 2020, with participants enrolled through May 2023 and data collection continuing through November 2023. Conclusions At the end of this experiment, we will have empirical evidence to support a large-scale, multisite effectiveness trial of an intervention package that has been optimized for older adolescents and emerging adults with poorly controlled T1D. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04066959; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04066959 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/20191
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».