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Enregistrement W4409186781 · doi:10.2196/71849

Telenursing Health Education and Lifestyle Modification Among Patients With Diabetes in Bangladesh: Protocol for a Pilot Study With a Quasi-experimental Pre- and Postintervention Design

2025· article· en· W4409186781 sur OpenAlexvenueno aff
Michiko Moriyama, K. A. T. M. Ehsanul Huq, Lucy Mondol, Akhi Roy Mita, Niru Shamsun Nahar

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintIntervention (counseling)MedicineLifestyle modificationMedical educationGerontologyPsychologyNursingPhysical therapyDiabetes mellitusComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The global burden of chronic diseases is increasing and becoming a public health issue throughout the world. The use of telenursing is increasing significantly during and after the COVID-19 pandemic to treat and prevent chronic diseases. Telenursing is growing in many countries to reduce health care costs, increase the number of aging and chronically ill populations, and increase health care coverage to distant, rural, small, or sporadically populated regions. Among its many benefits, telenursing may help to solve increasing shortages of nurses, reduce distances, save travel time, and keep patients out of the hospital. Objective The objective of this study is to apply the self-management telenursing program and telenursing system developed by the researchers to Bangladesh and to evaluate its feasibility and efficacy (improved diabetes control in participants). Methods This is a pilot, quasi-experimental pre- and post-intervention study. Diabetes patients who will attend the Grameen Primary Health Centers (PHCs) in Bangladesh will be enrolled between September 2024 and August 2025. We include patients who have been diagnosed with type 2 diabetes, both sexes, ages 18-75 years old, all types of treatment, willing to participate and give us consent. We exclude patients who have been diagnosed with gestational diabetes, diabetes as a secondary cause, complication of chronic kidney disease (CKD) stage 5, Hemoglobin A1c (HbA1c) is less than 7% for the past 1 year with CKD stage 1 or 2, no complications or complications with good control, having enough knowledge (had education before) and implemented good practice regarding diabetes management assessed by the research nurses, and disabled persons who need other person’s support for daily living. The sample size was calculated and found 70. Written informed consent will be obtained from all the participants. The study protocol got approval from the National Research Ethics Committee of the Bangladesh Medical Research Council (BMRC/NREC/2022-2025/336) on September 08, 2024. The outcome of this study is to evaluate the effects of telenursing intervention by controlling HbA1c. Results The project was funded in 2024. The enrollment of the participants started on October 26, 2024, and the required sample (n=70) enrollment was completed in February 2025. Data analysis will be started after completion of data collection and results will be expected to be submitted for publication in 2026. Conclusions Diabetic patients will acquire disease-specific management skills. Setting and monitoring goals ensures the continuation of the desired behavior and gives the patients control over their lifestyle. After developing self-management skills, patients assess their lab data and lifestyles including diet, and understand their condition so that they can work with their physiological data by acquiring knowledge of both the disease and self-care. By making self-supported decisions, the patients will be able to manage their diet, exercise, and medication. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT06632652; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06632652 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/71849

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,006

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,389 · 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 non 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

Citations0
Publié2025
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