A Pilot Study of Intervention With a Mobile Application Visualizing the Macronutrient Content for Type 2 Diabetes at a Japanese Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Estimating the nutritional content of food is essential for self-management in people with type 2 diabetes mellitus, but it is a difficult skill to learn. The aim of this study was to investigate how diabetes management was impacted by the ability of patients to search for items they ate from a database of 26,300 different foods, and to visualize nutritional intake using the Japanese mobile application (app) "Calomeal." Methods: This was a single-arm, single-center, pilot study. Eighteen outpatients with type 2 diabetes mellitus used the "Calomeal" app for 3 months. The primary endpoint was change in hemoglobin A1c (HbA1c). Secondary endpoints were changes in body weight (BW), lipid parameters, and quality of life scores. Results: The baseline characteristics of the study subjects were as follows: age: 53.4 ± 7.8 years; male/female ratio: 11/7; HbA1c: 7.9 (7.58 - 8.23)%; and body mass index (BMI): 25.17 (21.63 - 28.59) kg/m 2 . Significant reductions in HbA1c and BMI were observed over 3 months (HbA1c: 7.9 (7.58 - 8.23)% to 7.6 (7.3 - 8.23)%, P = 0.0410; BMI: 25.17 (21.63 - 28.59) to 24.54 (21.57 - 27.81) kg/m 2 , P = 0.0057). Reductions in HbA1c and BMI both correlated with decreased carbohydrate intake estimated by the mobile app. Conclusions: Japanese patients who used their smartphones to visualize their nutritional intake using the "Calomeal" app demonstrated improved short-term glycemic control and BMI. Although the validity of the results should be tested in future randomized controlled trials, this approach may be a clinical option for improving self-management in Japanese patients with type 2 diabetes mellitus. J Clin Med Res. 2021;13(8):425-433 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4558
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».