Community Health Worker-Led mHealth-Enabled Diabetes Self-management Education and Support Intervention in Rural Latino Adults: Single-Arm Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Latinos living in rural South Texas have a higher prevalence of diabetes, but their access to diabetes self-management education and support (DSMES) is limited. Objective We aimed to test the feasibility of a community health worker-led, mobile health (mHealth)-based DSMES intervention to reduce disparities in accessing DSMES in underserved rural Latino residents in South Texas. Methods This 12-week, single-arm, pre-post trial was delivered by trained community health workers to 15 adults with type 2 diabetes. The intervention consisted of digital diabetes education, self-monitoring, a cloud-based connected platform, and community health worker support. Feasibility was evaluated as retention, actual intervention use, program satisfaction, and barriers to implementation. We also explored the intervention’s effect on weight loss and hemoglobin A1c (HbA1c). Results All 15 participants were Latino (mean age 61.87 years, SD 10.67; 9/15 female, 60%). The retention rate at posttest was 14 of 15 (93%). On average, the participants completed 37 of 42 (88%) digital diabetes education lessons with 8 participants completing all lessons. Participants spent 81/91 days (89%) step tracking, 71/91 days (78%) food logging, 43/91 days (47%) blood glucose self-monitoring, and 74/91 days (81%) weight self-monitoring. The level of program satisfaction was high. On average, participants lost 3.5 (SD 3.2) kg of body weight (P=.001), while HbA1c level remained unchanged from baseline (6.91%, SD 1.28%) to posttest (7.04%, SD 1.66%; P=.668). Conclusions A community health worker-led mHealth-based intervention was feasible and acceptable to improve access to DSMES services for Latino adults living in rural communities. Future randomized controlled trials are needed to test intervention efficacy on weight loss and glycemic control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».