A randomised controlled feasibility trial of Behavioural activation as a treatment for people with diabetes and depression: (DiaDeM feasibility trial)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of evidence on effective treatments for depression in people with T2DM, particularly in Low and Middle-Income Countries (LMICs). This study aims to test the feasibility and acceptability of a culturally adapted Behavioural Activation (BA) intervention (DiaDeM) for people with depression and T2DM in two South Asian LMICs. METHODS: A multicountry, individually randomised-controlled feasibility trial was conducted from March 2022 to November 2022. We recruited adults from diabetes healthcare facilities in Bangladesh and Pakistan with a diagnosis of depression and T2DM. Consenting individuals were randomised to either optimised usual care or the DiaDeM intervention, which comprised six BA sessions delivered by non-mental health facilitators over six to twelve weeks. Participants were followed up at three and six months post-randomisation. The feasibility and acceptability of recruitment and retention, intervention delivery, and data collection were assessed. A mixed-methods process evaluation was also performed to inform the main trial. RESULTS: The DiaDeM feasibility trial successfully recruited 128 participants, with 85 % retention at six months follow-up. The majority of participants engaged with the intervention, demonstrating good adherence to the Behavioural Activation (BA) sessions. Data completeness for key outcomes, including depression severity and HbA1c levels, was high across all time points (>90 %). The process evaluation showed high acceptability of the intervention, with participants reporting increased motivation and improved management of both T2DM and depression. DISCUSSION: Good recruitment and retention rates, completeness of data collection, and high acceptability of the intervention showed that it would be feasible to undertake a full-scale trial.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».