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Enregistrement W4376131947 · doi:10.2196/44295

Psychological Support Strategies for Adults With Type 2 Diabetes in a Very Low–Carbohydrate Web-Based Program: Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4376131947 sur OpenAlexvenueno aff
Laura R. Saslow, Amanda L Missel, Alison O’Brien, Sarah Kim, Frederick Hecht, Judith T. Moskowitz, Hovig Bayandorian, Martha Pietrucha, Blair Richards, Bradley Liestenfeltz, Ashley E. Mason, Jennifer Daubenmier, James E. Aikens

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésGlycemicMedicineType 2 diabetesRandomized controlled trialMetforminOverweightWeight lossGlycemic indexDiabetes mellitusPhysical therapyInternal medicineObesityEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A very low–carbohydrate (VLC) nutritional strategy may improve glycemic control and weight loss in adults with type 2 diabetes (T2D). However, the supplementary behavioral strategies that might be able to improve outcomes using this nutritional strategy are uncertain. Objective This study aims to compare the impact of adding 3 different supplementary behavioral strategies to a web-based VLC diet intervention. To our knowledge, this is the first trial to randomize participants to different frequencies of dietary self-monitoring. Methods The study included 112 overweight adults with T2D (hemoglobin A1c ≥6.5%) taking no antiglycemic medications or only metformin. They received a remotely delivered 12-month VLC diet intervention. Participants were randomly assigned through a full factorial 2×2×2 design to supplementary strategies: either daily or monthly dietary self-monitoring, either mindful eating training or not, and either positive affect skills training or not. Our research goal was to determine whether 3 different supplemental strategies had at least a medium effect size (Cohen d=0.5). Results Overall, the VLC intervention led to statistically significant improvements in glycemic control (−0.70%, 95% CI −1.04% to −0.35%; P<.001), weight loss (−6.82%, 95% CI −8.57% to −5.08%; P<.001), and depressive symptom severity (Cohen d −0.67, 95% CI −0.92 to −0.41; P<.001). Furthermore, 30% (25/83) of the participants taking metformin at baseline reduced or discontinued their metformin. Only 1 Cohen d point estimate reached 0.5; daily (vs monthly) dietary self-monitoring had a worse impact on depressive symptoms severity (Cohen d=0.47, 95% CI −0.02 to 0.95; P=.06). None of the strategies had a statistically significant effect on outcomes. For changes in our primary outcome, hemoglobin A1c, the daily (vs monthly) dietary self-monitoring impact was 0.42% (95% CI −0.28% to 1.12%); for mindful eating, it was −0.47% (95% CI −1.15% to 0.22%); and for positive affect, it was 0.12% (95% CI −0.57% to 0.82%). Other results for daily (vs monthly) dietary self-monitoring were mixed, suggesting an increase in weight (0.98%) and depressive symptoms (Cohen d=0.47), less intervention satisfaction (Cohen d=−0.20), more sessions viewed (3.02), and greater dietary adherence (Cohen d=0.24). For mindful eating, the results suggested a benefit for dietary adherence (Cohen d=0.24) and intervention satisfaction (Cohen d=0.30). For positive affect, the results suggested a benefit for depressive symptoms (Cohen d=−0.32), the number of sessions viewed (3.68), dietary adherence (Cohen d=0.16), and intervention satisfaction (Cohen d=0.25). Conclusions Overall, our results support the use of a VLC diet intervention in adults with T2D. The addition of monthly (not daily) dietary self-monitoring, mindful eating, and positive affect skills training did not show a definitive benefit, but it is worth further testing. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03037528; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03037528

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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