Digital Support for Healthier Eating Habits Among Patients With Type 2 Diabetes: Protocol for a Randomized Clinical Trial Within Primary Care (HAPPY Trial)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the large impact that dietary habits have in the management of diabetes, few tools for supporting healthy eating habits are available for persons with diabetes. OBJECTIVE: The aim of this randomized clinical trial is to evaluate the effect of a 12-week, mobile health (mHealth), app-based intervention promoting healthy eating habits among patients with type 2 diabetes. METHODS: The HAPPY (Healthy eating using APP technologY) trial is a randomized clinical trial with two arms aiming to include 200 patients, 18 years of age or older, with type 2 diabetes. Both women and men are eligible for inclusion. Study participants are randomized 1:1 to an intervention group, where they are instructed to use a smartphone app promoting healthy eating, or to a control group, where they receive standard primary care only, for a period of 12 weeks. Each week a new topic (eg, vegetable intake) is introduced via the app. After an introduction text, the user is given a topic-related activity to perform (eg, eat one additional serving of vegetables per day during that week). The app records daily progress and sends automatic reminders or feedback to the user. Dietary intake, body composition, clinical variables, and biomarkers are measured at baseline and at 3- and 6-month follow-ups. An extensive web-based questionnaire comprising several validated questionnaires assessing a number of lifestyle factors is distributed via email at baseline and at 3-, 6-, and 12-month follow-ups; lifestyle factors include, for example, sleep, physical activity, eating behavior, and health-related quality of life. The effect of the intervention on dietary intake (primary outcome) and on glycated hemoglobin and blood lipid levels, body composition, blood pressure, other lifestyle factors, and overall health (secondary outcomes) will be assessed. RESULTS: Data collection is ongoing. Recruitment of participants started in January 2019. Findings from the study are expected to be published by the end of 2021. CONCLUSIONS: Technology development provides new ways to promote and support long-term adherence to healthier eating habits. mHealth-based approaches allow for real-time interaction and the delivery of an intervention at any time. Further, focusing on overall diet allows the user to apply new knowledge to current eating patterns, creating an individualized approach. In this study, we evaluate the effect of using a new smartphone app promoting healthy eating habits on dietary intake, clinical markers, and lifestyle factors among patients with type 2 diabetes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03784612; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03784612. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24422.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,014 |
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 ».