The Effectiveness of an eHealth Family-Based Intervention Program in Patients With Uncontrolled Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) in the Community Via WeChat: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Intervention based on family support and risk perception can enhance type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients’ self-care activities. In addition, eHealth education is considered to improve family members’ support for patients with T2DM. However, there is little evidence from rigorously designed studies on the effectiveness of an intervention combining these approaches. Objective This randomized controlled trial (RCT) aimed to assess the effectiveness of an eHealth family-based health education intervention for patients with T2DM to improve their glucose control, risk perception, and self-care behaviors. Methods This single-center, 2-parallel-group RCT was conducted between 2019 and 2020. Overall, 228 patients were recruited from Jiading District, Shanghai, and randomly divided into intervention and control groups. The intervention group received an eHealth family intervention based on community management via WeChat, whereas the control group received usual care. The primary outcome was the glycated hemoglobin (HbA1c) level of the patients with T2DM, and the secondary outcomes were self-management behavior (general and specific diet, exercise, blood sugar testing, foot care, and smoking), risk perception (risk knowledge, personal control, worry, optimism bias, and personal risk), and family support (supportive and nonsupportive behaviors). A 2-tailed paired-sample t test was used to compare the participants at baseline and follow-up within the control and intervention groups. An analysis of covariance was used to measure the intervention effect. Results In total, 225 patients with T2DM were followed up for 1 year. After intervention, they had significantly lower HbA1c values (β=–.69, 95% CI –0.99 to –0.39; P<.001). They also had improved general diet (β=.60, 95% CI 0.20 to 1.00; P=.003), special diet (β=.71, 95% CI 0.34 to 1.09; P<.001), blood sugar testing (β=.50, 95% CI 0.02 to 0.98; P=.04), foot care (β=1.82, 95% CI 1.23 to 2.42; P<.001), risk knowledge (β=.89, 95% CI 0.55 to 1.24; P<.001), personal control (β=.22, 95% CI 0.12 to 0.32; P<.001), worry (β=.24, 95% CI 0.10 to 0.39; P=.001), optimism bias (β=.26, 95% CI 0.09 to 0.43; P=.003), and supportive behaviors (β=5.52, 95% CI 4.03 to 7.01; P<.001). Conclusions The eHealth family-based intervention improved glucose control and self-care activities among patients with T2DM by aiding the implementation of interventions to improve T2DM risk perceptions among family members. The intervention is generalizable for patients with T2DM using health management systems in community health centers. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1900020736; https://www.chictr.org.cn/showprojen.aspx?proj=31214
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».