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Enregistrement W4239934003 · doi:10.12688/wellcomeopenres.15531.1

Foot thermometry with mHeath-based supplementation to prevent diabetic foot ulcers: A randomized controlled trial

2020· preprint· en· W4239934003 sur OpenAlexfundno aff
María Lazo‐Porras, Antonio Bernabé‐Ortiz, Álvaro Taype-Rondán, Robert H. Gilman, Germán Málaga, Hélard Manrique, Luis Neyra, Jorge Calderón‐Parra, Miguel E. Pinto, David G. Armstrong, Víctor M. Montori, J. Jaime Miranda

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFogarty International CenterNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilAlliance for Health Policy and Systems ResearchInter-American Institute for Global Change ResearchConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaWellcomeNational Science FoundationGrand Challenges CanadaInternational Development Research CentreSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthWellcome TrustConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaDepartment for International Development, UK Government
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Randomized controlled trialFoot (prosody)Diabetes mellitusDiabetic footClinical endpointPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Three previous clinical trials have found that thermometry use reduced diabetic foot ulcers (DFUs) incidence four- to ten-fold among individuals with diabetes at high-risk of developing a DFU. However, these benefits depend on patient adherence to self-assessment. Therefore, novel approaches to improve self-management thermometry adherence are needed. Our objective was to compare incidence of DFUs in the thermometry plus mobile health (mHealth) reminders intervention arm vs. thermometry-only control arm. Methods : We conducted a randomized trial, enrolling adults with type 2 diabetes mellitus at risk of foot ulcers (risk groups 2 or 3) but without foot ulcers at the time of recruitment and allocating them to control (instruction to use a liquid crystal-based foot thermometer daily) or intervention (same instruction supplemented with text and voice messages with reminders to use the device and messages to promote foot care) groups and followed for 18 months. The primary outcome was time to occurrence of DFU. A process evaluation was also conducted. Results : A total of 172 patients (63% women, mean age 61 years) were enrolled; 86 to each study group. More patients enrolled in the intervention arm had a history of DFU (66% vs. 48%). Follow-up for the primary endpoint was complete for 158 of 172 participants (92%). DFU cumulative incidence was 24% (19 of 79) in the intervention arm and 11% (9 of 79) in the control arm. After adjusting for history of foot ulceration and study site, the Hazard Ratio (HR) for DFU was 1.44 (95% CI 0.65, 3.22). Adherence to ≥80% of daily temperature measurements was 87% (103 of 118) among the study participants who returned the logbook, with no difference between the intervention and control arms. Conclusions : This trial contributes to the evidence about the value of mHealth in preventing diabetes foot ulcers. Trial registration : ClinicalTrials.gov NCT02373592 (27/02/2015)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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