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Enregistrement W3197453681 · doi:10.2196/31689

Disability-Inclusive Diabetes Self-management Telehealth Program: Protocol for a Pilot and Feasibility Study

2021· article· en· W3197453681 sur OpenAlexvenueno aff
Eric J. Evans, Ayse Zengul, Allyson G. Hall, Haiyan Qu, Amanda L. Willig, Andrea Cherrington, Mohanraj Thirumalai

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésTelehealthCoachingMedicinePsychosocialSelf-managementDiabetes managementGlycemicIntervention (counseling)Glycated hemoglobinRandomized controlled trialPhysical therapyType 2 diabetesTelemedicineHealth carePsychologyNursingDiabetes mellitusComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with disabilities and type 2 diabetes require self-management programs that are accessible, sustainable, inclusive, and adaptable. Health coaching has been shown to be an effective approach for improving behavioral changes in self-management. Health coaching combined with telehealth technology has the potential to improve the overall quality of and access to health services. OBJECTIVE: This protocol outlines the study design for implementing the Artificial Intelligence for Diabetes Management (AI4DM) intervention. The protocol will assess the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the AI4DM telehealth platform for people with disabilities. METHODS: The AI4DM study is a 2-arm randomized controlled trial for evaluating the delivery of a 12-month intervention, which will involve telecoaching, diabetes educational content, and technology access, to 90 individuals with diabetes and physical disabilities. The hypothesis is that this pilot project is feasible and acceptable for adults with permanently impaired mobility and type 2 diabetes. We also hypothesize that adults in the AI4DM intervention groups will have significantly better glycemic control (glycated hemoglobin) and psychosocial and psychological measures than the attention control group at the 3-, 6-, and 12-month follow-ups. RESULTS: The AI4DM study was approved by the university's institutional review board, and recruitment and enrollment will begin in October 2021. CONCLUSIONS: The AI4DM study will improve our understanding of the feasibility and efficacy of a web-based diabetes self-management program for people with disabilities. The AI4DM intervention has the potential to become a scalable and novel method for successfully managing type 2 diabetes in people with disabilities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04927377; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04927377. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31689.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,016

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,599
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'étudeEssai non randomisé
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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