Moderating Effect of Depression on Glycemic Control in an eHealth Intervention Among Black Youth With Type 1 Diabetes: Findings From a Multicenter Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Black adolescents with type 1 diabetes (T1D) are at increased risk for suboptimal diabetes health outcomes; however, evidence-based interventions for this population are lacking. Depression affects a high percentage of youth with T1D and increases the likelihood of health problems associated with diabetes. Objective Our aim was to test whether baseline levels of depression moderate the effects of a brief eHealth parenting intervention delivered to caregivers of young Black adolescents with T1D on youths’ glycemic control. Methods We conducted a multicenter randomized controlled trial at 7 pediatric diabetes clinics located in 2 large US cities. Participants (N=149) were allocated to either the intervention group or a standard medical care control group. Up to 3 intervention sessions were delivered on a tablet computer during diabetes clinic visits over a 12-month period. Results In a linear mixed effects regression model, planned contrasts did not show significant reductions in hemoglobin A1c (HbA1c) for intervention adolescents compared to controls. However, adolescents with higher baseline levels of depressive symptoms who received the intervention had significantly greater improvements in HbA1c levels at 6-month follow-up (0.94%; P=.01) and 18-month follow-up (1.42%; P=.002) than those with lower levels of depression. Within the intervention group, adolescents had a statistically significant reduction in HbA1c levels from baseline at 6-month and 18-month follow-up. Conclusions A brief, culturally tailored eHealth parenting intervention improved health outcomes among Black adolescents with T1D and depressive symptoms. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03168867; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03168867
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».