<i>Mo</i> bile Heal <i>t</i> h B <i>i</i> ometrics to Enhance Exercise and Physical Acti <i>v</i> ity <i>A</i> dherence in <i>T</i> yp <i>e</i> 2 Diabetes (MOTIVATE-T2D): protocol for a feasibility randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Exercise and physical activity (PA) are fundamental to the treatment of type 2 diabetes. Current exercise and PA strategies for newly diagnosed individuals with type 2 diabetes are either clinically effective but unsuitable in routine practice (supervised exercise) or suitable in routine practice but clinically ineffective (PA advice). Mobile health (mHealth) technologies, offering biometric data to patients and healthcare professionals, may bridge the gap between supervised exercise and PA advice, enabling patients to engage in regular long-term physically active lifestyles. This feasibility randomised controlled trial (RCT) will evaluate the use of mHealth technology when incorporated into a structured home-based exercise and PA intervention, in those recently diagnosed with type 2 diabetes. METHODS AND ANALYSIS: This feasibility multicentre, parallel group RCT will recruit 120 individuals with type 2 diabetes (diagnosis within 5-24 months, aged 40-75 years) in the UK (n=60) and Canada (n=60). Participants will undertake a 6-month structured exercise and PA intervention and be supported by an exercise specialist (active control). The intervention group will receive additional support from a smartwatch and phone app, providing real-time feedback and enabling improved communication between the exercise specialist and participant. Primary outcomes are recruitment rate, adherence to exercise and loss to follow-up. Secondary outcomes include a qualitative process evaluation and piloting of potential clinical outcome measures for a future RCT. ETHICS AND DISSEMINATION: The trial was approved in the UK by the South East Scotland Research Ethics Committee 01 (20/SS/0101) and in Canada by the Clinical Research Ethics Board of the University of British Columbia (H20-01936), and is being conducted in accordance with the Declaration of Helsinki and Good Clinical Practice. Results will be published in peer-reviewed journals and presented at national and international scientific meetings. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: ISRCTN14335124; ClinicalTrials.gov: NCT04653532.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,013 |
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 ».