mHealth Intervention for Vietnamese Living With Diabetes: Protocol for a Stepped Wedge Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . Language and cultural differences may be barriers to program participation resulting in ineffective self-management, but these factors can be addressed with appropriate interventions. Given the high health care costs associated with diabetes complications, we developed a multicomponent, culturally tailored Self-Management Mobile Health Intervention for US Vietnamese With Diabetes (SMart-D). OBJECTIVE: This study aims to evaluate the SMart-D intervention's feasibility, acceptability, and effectiveness with intentions to scale up the intervention in the future. This mixed methods study incorporates the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance framework to evaluate the intervention. METHODS: This stepped wedge randomized controlled pilot study will be conducted over 2 years in collaboration with primary care clinics. Eligible participants are patients with type 2 diabetes who are receiving health care from participating clinics. Clinics will be randomly assigned to an implementation date and will begin with patients enrolling in the control period while receiving standard care, then cross over to the intervention period where patients receive standard care plus the SMart-D intervention for over 12 weeks. Focus groups or interviews will be conducted with clinicians and patients after study completion. Qualitative data will be analyzed using NVivo. Outcomes on self-care behavior changes will be measured with the Summary of Diabetes Self-Care Activities scale and clinical changes will be measured using laboratory tests. A generalized linear mixed-effect model will be used to compute time effect, clustering effect, and the interaction of the control and intervention periods using SAS (version 9.4; SAS Institute). RESULTS: We hypothesize that (1) at least 50% (n=5) of eligible clinics and 50% (n=40) of eligible patients who are invited will participate, and at least 70% (n=56) of patients will complete the program, and (2) patients who receive the intervention will have improved self-care behaviors and clinical test results with at least 75% (n=60) of the patients maintaining improved outcomes at follow-up visits compared with baseline, and participants will verbalize that the intervention is feasible and acceptable. As of August 2023, we enrolled 10 clinics and 60 patients. Baseline data results will be available by the end of 2023 and outcome data will be published in 2025. CONCLUSIONS: This is the first Vietnamese diabetes self-management education and support intervention that leverages mobile health technology to address the barriers of language and culture differences through collaboration with primary care clinics. This study will provide a better understanding of the implementation process, demonstrate the potential effectiveness of the intervention, accelerate the pace of moving evidence-based interventions to practice among the US Vietnamese population, and potentially provide a replicable implementation model that can be culturally adapted to other non-English speaking ethnic minorities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48585.
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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 | 0,034 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,011 |
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 ».