The Sukaribit Smartphone App for Better Self-Management of Type 2 Diabetes: Randomized Controlled Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background A new app, Sukaribit, was designed to enable contact between the caregiver and the patient with the intent to improve self-care and glycemic control (hemoglobin A1c [HbA1c]). Objective This study investigated the feasibility of the study methodology and the intervention in preparation for a larger effectiveness study. Methods Adults with type 2 diabetes were recruited in this randomized controlled feasibility study with a mixed methods design. The intervention group (n=28) tried Sukaribit for 2 months. They were encouraged to report blood glucose levels and medications, and they received feedback from a physician. The control group (n=31) received standard care. Both groups were evaluated with pre and postmeasurements of glycemic control (HbA1c), diabetes distress, physical activity, and self-care. Feasibility was evaluated against 5 progression criteria regarding recruitment, study methods, and active participation. Results Of the 5 progression criteria, only 2 were met or partially met. The recruitment process exceeded expectations, and data collection worked well for self-reported data but not for HbA1c measured with a home testing kit. The participants were less active than anticipated, and the effect sizes were small. Only the number of blood glucose tests per day was positively affected by the intervention, with 0.6 more tests per day in the intervention group. Conclusions Recruitment of participants to a future fully powered study may work with minor adjustments. The collection of HbA1c using home testing constituted a major problem, and an alternative strategy is warranted. Finally, the app was not used as intended. In order to proceed with a larger study, the app and study procedures need improvement.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».