A Lifestyle Intervention to Delay Early Chronic Kidney Disease in African Americans With Diabetic Kidney Disease: Pre-Post Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Behavioral factors, such as lifestyle, have been shown to explain approximately 24% of the excess risk of chronic kidney disease (CKD) among African Americans. However, there are limited intervention studies culturally tailored to African Americans with type 2 diabetes mellitus and CKD. Objective The main objective of this study was to examine the feasibility and preliminary efficacy of a culturally tailored lifestyle intervention among African Americans with type 2 diabetes mellitus and CKD. Methods A pre-post design was used to test the feasibility of a lifestyle intervention in 30 African American adults recruited from the Medical University of South Carolina between January 2017 and February 2017. A research nurse delivered the manualized study intervention weekly for 6 weeks. Clinical outcomes (hemoglobin A1c, blood pressure, and estimated glomerular filtration rate [eGFR]) were measured at baseline and postintervention. Disease knowledge, self-care, and behavior outcomes were also measured using validated structured questionnaires at baseline and postintervention. Descriptive statistics and effect sizes were calculated to determine clinically important changes from baseline. Results Significant pre-post mean differences and decreases were observed for hemoglobin A1c (mean 0.75%, 95% CI 0.16-1.34; P=.01), total cholesterol (mean 16.38 mg/dL, 95% CI 5.82-26.94; P=.004), low-density lipoprotein (mean 13.73 mg/dL, 95% CI 3.91-23.54; P=.008), and eGFR (mean 6.73 mL/min/1.73m2, 95% CI 0.97-12.48; P=.02). Significant pre-post mean differences and increases were observed for CKD self-efficacy (mean −11.15, 95% CI −21.55 to −0.75; P=.03), CKD knowledge (mean −2.62, 95% CI −3.98 to −1.25; P<.001), exercise behavior (mean −1.21, 95% CI −1.96 to −0.46; P=.003), and blood sugar testing (mean −2.15, 95% CI −3.47 to −0.83; P=.003). Conclusions This study provides preliminary data for a large-scale appropriately powered randomized controlled trial to examine a culturally tailored lifestyle intervention in African Americans with type 2 diabetes mellitus and CKD in order to improve clinical, knowledge, self-care, and behavior outcomes in this population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».