37-LB: Feasibility of a Remote Clinical Trial in People with Type 2 Diabetes—Findings from the MOTIVATE T2D Trial
Notice bibliographique
Résumé
The execution of clinical trials can be expensive and present logistical challenges regarding recruitment and retention of participants. Innovative research design fostering convenience by eliminating research facility visits may enhance recruitment and retention. We examined the feasibility of a remote clinical trial in people living with type 2 diabetes (T2D) . People with recently diagnosed T2D were recruited across the UK and Canada to the MOTIVATE T2D trial (NCT04653532) ; a feasibility randomised controlled trial investigating two exercise and physical activity interventions. Participants received a self-testing kit, via mail, at baseline and post-intervention (6 months) . Measures included, HbA1c, lipid profile, anthropometrics and blood pressure and 14-day flash glucose and physical activity monitoring. Between Jan 2021 and Jan 2022 286 patients were eligible, of whom 110 (UK n=63, Can n=47, male n=58, white n=95) consented. Mean journey time from research facilities was ≤1h in 18%, 1-2h in 50% and >2h in 33% of participants. Availability of outcome data is presented in Table 1. Remote testing resulted in benefits to recruitment and good participant retention and protocol adherence. As such, remote clinical trials are feasible in people with T2D and future clinical trials should consider a remote clinical trial based approach as an alternative to conventional designs. Disclosure A. P. Davies: None. K. Hesketh: None. J. Low: None. V. S. Sprung: None. H. Jones: None. A. M. Mcmanus: None. M. Cocks: None. Motivate team: n/a. Funding UK Medical Research Council (MR/T032189/1) , Canadian Institute for Health Research (UCD-170587)
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 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 | 0,042 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».