Changes in Glycemic Control Following Use of a Spanish-Language, Culturally Adapted Diabetes Program: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Several barriers to diabetes treatment and care exist, particularly in underserved medical communities. Objective This study aimed to evaluate a novel, culturally adapted, Spanish-language mHealth diabetes program for glycemic control. Methods Professional Spanish translators, linguists, and providers localized the entirety of the Vida Health Diabetes Management Program into a culturally relevant Spanish-language version. The Spanish-language Vida Health Diabetes Management Program was used by 182 (n=119 women) Spanish-speaking adults with diabetes. This app-based program provided access to culturally adapted educational content on diabetes self-management, one-on-one remote counseling and coaching sessions, and on-demand in-app messaging with bilingual (Spanish and English) certified health coaches, registered dietitian nutritionists, and certified diabetes care and education specialists. Hemoglobin A1c (HbA1c) was the primary outcome measure, and a 2-tailed, paired t test was used to evaluate changes in HbA1c before and after program use. To determine the relationship between program engagement and changes in glycemic control, a cluster-robust multiple regression analysis was employed. Results We observed a significant decrease in HbA1c of –1.23 points between baseline (mean 9.65%, SD 1.56%) and follow-up (mean 8.42%, SD 1.44%; P<.001). Additionally, we observed a greater decrease in HbA1c among participants with high program engagement (high engagement: –1.59%, SD 1.97%; low engagement: –0.84%, SD 1.64%; P<.001). Conclusions This work highlights improvements in glycemic control that were clinically as well as statistically significant among Spanish-preferring adults enrolled in the Vida Health Spanish Diabetes Management Program. Greater improvements in glycemic control were observed among participants with higher program engagement. These results provide needed support for the use of digital health interventions to promote meaningful improvements in glycemic control in a medically underserved community.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».