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Enregistrement W4205291891 · doi:10.2196/34255

A Telehealth Diabetes Intervention for Rural Populations: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4205291891 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle L. Litchman, Bethany M. Kwan, Linda Zittleman, Juliana Simonetti, Eli Iacob, Kristen Curcija, Julie Neuberger, Gwen Latendress, Tamara K. Oser

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthPsychosocialMedicineRandomized controlled trialFamily medicineIntervention (counseling)NursingProgram evaluationTelemedicineGerontologyHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes self-management education and support (DSMES) is a crucial component of diabetes care associated with improved clinical, psychosocial, and behavioral outcomes. The American Association of Diabetes Care and Education Specialists, the American Diabetes Association, and the American Academy of Family Physicians all recommend DSMES yet accessing linguistically and culturally appropriate DSMES is challenging in rural areas. The Diabetes One-Day (D1D) program is an established DSMES group intervention that has not been adapted or evaluated in rural communities. Objective The specific aims of this paper are (1) to adapt the existing D1D program for use in rural communities, called rural D1D (R-D1D); and (2) to conduct a patient-level randomized controlled trial to examine the effects of R-D1D and standard patient education, guided by the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework. Methods This is a protocol for a pilot type II hybrid implementation-effectiveness trial of a culturally adapted virtual DSMES program for rural populations, R-D1D. We will use Boot Camp Translation, a process grounded in the principles of community-based participatory research, to adapt an existing DSMES program for rural populations, in both English and Spanish. Participants at 2 rural primary care clinics (4 cohorts of N=16 plus care partners, 2 in English and 2 in Spanish) will be randomized to the intervention or standard education control. The evaluation is guided by the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework. Patient-level effectiveness outcomes (hemoglobin A1c, diabetes distress, and diabetes self-care behaviors) will be assessed using patient-reported outcomes measures and a home A1c test kit. Practice-level and patient-level acceptability and feasibility will be assessed using surveys and interviews. Results This study is supported by the National Institute of Nursing. The study procedures were approved, and the adaptation processes have been completed. Recruitment and enrollment started in July 2021. Conclusions To our knowledge, this will be the first study to evaluate both effectiveness and implementation outcomes for virtually delivered DSMES, culturally adapted for rural populations. This research has implications for delivery to other rural locations where access to specialty diabetes care is limited. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT04600622; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04600622 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/34255

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,007
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1100,016

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,341 · 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 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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