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Enregistrement W4402940273 · doi:10.2196/65455

The Integrating Cultural Aspects Into Diabetes Education (INCLUDE) Study to Prevent Diabetes in Chinese Immigrants: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4402940273 sur OpenAlexvenueno aff
Lu Hu, Nelson Lin, Yun Shi, Jiepin Cao, Mary Ann Sevick, Huilin Li, Jeannette M. Beasley, Natalie Levy, Kosuke Tamura, Xinyi Xu, Yulin Jiang, IRIS H. ONG, Ximin Yang, Yujie Bai, Liwen Su, Sze Wan Chan, Stella S. Yi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of Health
Mots-clésPreprintProtocol (science)ImmigrationRandomized controlled trialDiabetes mellitusMedicineGerontologyPsychologyAlternative medicineComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes (T2D) contributes to significant morbidity and mortality for Chinese immigrants in the United States, exacerbated by social determinants of health (SDOH) barriers such as language barriers, limited access to healthy foods, and low health literacy. OBJECTIVE: The goal of the Integrating Cultural Aspects into Diabetes Education (INCLUDE) study is to test a social media-based intervention adapting the Diabetes Prevention Program (DPP) for Chinese immigrants alongside a culturally adapted, community-supported agriculture program. Here, we report the protocol for the INCLUDE study. METHODS: INCLUDE is a 3-year randomized controlled trial (n=150). Participants with prediabetes or at risk for T2D are enrolled and randomized into either the control or intervention group (n=75 each). Participants from the intervention group receive 2-3 culturally tailored, in-language DPP videos weekly for 12 weeks, as well as biweekly phone calls from bilingual study staff to review video content, support goal setting, and assess and address SDOH-related barriers such as food insecurity. Intervention participants will also be given produce for 10 weeks as part of the community-supported agriculture program. Weight (primary outcome), self-efficacy, diet, physical activity, and food insecurity (secondary outcomes) are measured at baseline, 3-month, and 6-month intervals. Splined linear mixed models will be used to examine group differences in longitudinal weight and other secondary outcomes. The INCLUDE study was approved by the Institutional Review Board at the NYU Grossman School of Medicine. RESULTS: Recruitment started in May 2023, with the first cohort of 75 participants enrolled and randomized into 2 groups in July 2023. The 3-month and 6-month assessment of the first-year cohort has been completed. We have recruited 75 participants for the second cohort as of July 2024. CONCLUSIONS: The INCLUDE study will serve as an innovative model for culturally adapted, multilevel interventions for underserved communities previously unable to access evidence-based diabetes prevention initiatives. Aligning with several national calls for multilevel interventions, the INCLUDE intervention will provide critical data that will inform how researchers and public health professionals address SDOH barriers faced by underserved populations and prevent diabetes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05492916; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05492916. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/65455.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,012

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,472 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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