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Enregistrement W3194853707 · doi:10.2196/23916

An mHealth-Based Intervention for Adolescents With Type 1 Diabetes and Their Parents: Pilot Feasibility and Efficacy Single-Arm Study

2021· article· en· W3194853707 sur OpenAlexvenueno aff
Bree Holtz, Katharine M. Mitchell, Amanda J. Holmstrom, Shelia R. Cotten, Julie K Dunneback, Jose Jimenez‐Vega, Deborah A. Ellis, Michael A. Wood

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Diabetes Association
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)mHealthType 1 diabetesSnowball samplingType 2 diabetesDiabetes managementDiabetes mellitusQuality of life (healthcare)Physical therapyFamily medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Type 1 diabetes (T1D) affects more than 165,000 individuals younger than 20 years in the United States of America. The transition from parent management to parent-child team management, with the child taking on increased levels of self-care, can be stressful and is associated with a deterioration in self-management behaviors. Therefore, a mobile app intervention, MyT1DHero, was designed to facilitate diabetes-specific positive parent-adolescent communication and improve diabetes-related outcomes. The MyT1DHero intervention links an adolescent with T1D and their parent through 2 separate app interfaces and is designed to promote positive communication regarding T1D management. Objective The aim of this pilot study was to determine (1) the initial efficacy of the MyT1DHero intervention in improving diabetes outcomes in adolescents, specifically the hemoglobin A1c (HbA1c) levels, diabetes care adherence, and quality of life, and (2) the adolescents’ overall satisfaction with this intervention. Methods This pilot study included 30 adolescent-parent pairs who used the MyT1DHero app in a 12-week single-arm clinical trial. Participants were recruited from the local pediatric endocrinology subspecialty clinic via snowball sampling. HbA1c levels, diabetes care adherence, quality of life, family conflict, and satisfaction levels were measured and analyzed using paired sample two-sided t tests and linear regression analyses. Results The final analysis included 25 families. The mean age of the adolescents was 12.28 (SD 1.62) years. Half of the participants (13/25) reported a diabetes diagnosis of less than 5 years. After 12 weeks of the intervention, diabetes care adherence significantly improved (before the study: mean 3.87 [SD 0.59]; after the study: mean 4.19 [SD 0.65]; t21=–2.52, P=.02, d=0.52) as did quality of life (before the study: mean 4.02 [SD 0.84]; after the study: mean 4.27 [SD 0.73]; t24=2.48, P=.01, d=0.32). HbA1c levels (before the study: mean 8.94 [SD 1.46]; after the study: mean 8.87 [SD 1.29]; t24=0.67, P=.51, d=0.04) and family conflict (before the study: mean 2.45 [SD 0.55]; after the study: mean 2.61 [SD 0.45]; t23=0.55, P=.14, d=0.32) changed in the hypothesized direction, but the change was not significant. However, higher use of the mobile app was associated with more improvement in HbA1c levels (F1,20=9.74, P<.005; R2=0.33). Overall, the adolescents were satisfied with the app intervention. Conclusions In a 12-week pilot study of the mobile app intervention designed to facilitate parent-adolescent communication for improving diabetes outcomes, significant benefits were demonstrated in self-care adherence and quality of life. A randomized controlled trial with a longer intervention is needed to replicate these findings and to determine the stability of the intervention effects. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03436628; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03436628

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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