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Enregistrement W4387393310 · doi:10.2196/47089

Evaluation of Study Engagement With an mHealth Intervention (THR1VE) to Treat Diabetes Distress in Teens With Type 1 Diabetes: Randomized Clinical Trial

2023· article· en· W4387393310 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren M. LeStourgeon, Erin M. Bergner, Karishma A. Datye, Randi Streisand, Sarah S. Jaser

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésDistressPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialEthnic groupmHealthMedicineClinical psychologyType 2 diabetesAffect (linguistics)Diabetes mellitusPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Positive psychology interventions demonstrate improvements in diabetes self-management and quality of life among adults with chronic health conditions, but few interventions for adolescents use this approach. Objective: This study describes engagement with a positive psychology intervention delivered via automated SMS text messages aimed at treating diabetes distress and improving diabetes outcomes. In addition, demographic and clinical predictors of intervention engagement were examined. Methods: Adolescents with type 1 diabetes (ages 13-17 years) who reported at least moderate diabetes distress were randomized to receive either the education or positive affect + education intervention, comprising 8 weeks of automated SMS text messages. Engagement was assessed as the response to the SMS text messages. Adolescents completed satisfaction surveys 3 months post intervention, and a subset of participants from both intervention groups completed exit interviews. Results: Adolescents in both groups reported high levels of satisfaction with the study, with 95% (163/172) reporting that they would participate again. Engagement with the SMS text messages was high; on average, adolescents in the positive affect + education group responded to 92.5% of intervention messages, and their caregivers responded to 88.5% of messages. There were no significant differences in rates of engagement related to adolescents' sex, age, device use, or race/ethnicity. Conclusions: A positive psychology intervention for adolescents delivered via automated SMS text messages was feasible and acceptable across genders, ages, and racial/ethnic groups, suggesting potential for wider dissemination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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