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Enregistrement W4360774748 · doi:10.2196/40359

Learning in a Virtual Environment to Improve Type 2 Diabetes Outcomes: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4360774748 sur OpenAlexvenueno aff
Constance Johnson, Gail D’Eramo Melkus, Louise Reagan, Wei Pan, Sathya Amarasekara, Katherine Pereira, Nancy Hassell, Sarah Nowlin, Allison Vorderstrasse

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésRandomized controlled trialDescriptive statisticsMedicineReferralDemographicsIntervention (counseling)Type 2 diabetesPhysical therapyDiabetes mellitusGerontologyFamily medicineDemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Given the importance of self-management in type 2 diabetes mellitus (T2DM), a major aspect of health is providing diabetes self-management education and support. Known barriers include access, availability, and the lack of follow through on referral to education programs. Virtual education and support have increased in use over the last few years. Objective The purpose of the Diabetes Learning in a Virtual Environment (LIVE) study was to compare the effects of the LIVE intervention (educational 3D world) to a diabetes self-management education and support control website on diet and physical activity behaviors and behavioral and metabolic outcomes in adults with T2DM over 12 months. Methods The LIVE study was a 52-week multisite randomized controlled trial with longitudinal repeated measures. Participants were randomized to LIVE (n=102) or a control website (n=109). Both contained the same educational materials, but the virtual environment was synchronous and interactive, whereas the control was a flat website. Data were collected at baseline and 3, 6, and 12 months using surveys and clinical, laboratory, and Fitbit measures. Descriptive statistics included baseline characteristics and demographics. The effects of the intervention were initially examined by comparing the means and SDs of the outcomes across the 4 time points between study arms, followed by multilevel modeling on trajectories of the outcomes over the 12 months. Results This trial included 211 participants who consented. The mean age was 58.85 (SD 10.1) years, and a majority were White (127/211, 60.2%), non-Hispanic (198/211, 93.8%), married (107/190, 56.3%), and female (125/211, 59.2%). Mean hemoglobin A1c (HbA1c) level at baseline was 7.64% (SD 1.79%) and mean BMI was 33.51 (SD 7.25). We examined weight loss status versus randomized group, where data with no weight change were eliminated, and the LIVE group experienced significantly more weight loss than the control group (P=.04). There were no significant differences between groups in changes in physical activity and dietary outcomes (all P>.05), but each group showed an increase in physical activity. Both groups experienced a decrease in mean HbA1c level, systolic and diastolic blood pressure, cholesterol, and triglycerides over the course of 12 months of study participation, including those participants whose baseline HbA1c level was 8.6% or higher. Conclusions This study confirmed that there were minor positive changes on glycemic targets in both groups over the 12-month study period; however, the majority of the participants began with optimal HbA1c levels. We did find clinically relevant metabolic changes in those who began with an HbA1c level >8.6% in both groups. This study provided a variety of resources to our participants in both study groups, and we conclude that a toolkit with a variety of services would be helpful to improving self-care in the future for persons with T2DM. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT02040038; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02040038

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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