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Enregistrement W4412621376 · doi:10.2196/71861

Culturally Tailored Diabetes Self-Management Education and Support Programs in Black African and Caribbean Adults With Type 2 Diabetes (HEAL-D): Protocol for a Multicenter, Pragmatic Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4412621376 sur OpenAlexvenueno aff
Louise M. Goff, Vicky Bell, Susan A. Blyden, Peter Bower, Jeremy Dale, Tess Harris, Andrew Healey, Eleanor Hoverd, Huajie Jin, Tony Kelly, Carol Rivas, Paul H. Robinson, Jayne Thorpe, S. Tomlinson, Michael Ussher, Charlotte Wahlich, Barbara McGowan

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDiabetes mellitusMedicineRandomized controlled trialSelf-managementProtocol (science)GerontologyPsychologyAlternative medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People of Black African and Black Caribbean ethnicity experience higher rates and poorer outcomes of type 2 diabetes (T2D) than people of White European ethnicity; these inequalities are compounded by poor healthcare access. Cultural tailoring of diabetes self-management education and support (DSMES) programs has the potential to improve healthcare engagement and clinical outcomes for ethnic minority groups. Healthy Eating & Active Lifestyles for Diabetes (HEAL-D) is a co-designed, culturally tailored group-based DSMES program for adults of Black African and Black Caribbean ethnicity. OBJECTIVE: This trial aims to evaluate the clinical and cost effectiveness of the HEAL-D intervention, compared to standard DSMES programs, in Black African and Black Caribbean adults living with T2D. METHODS: , blood lipids, anthropometric outcomes, blood pressure, physical activity, and patient-reported outcome measures relating to psychological well-being and self-management support, lifestyle behaviors, and health economics will be collected at baseline and follow-up visits (6, 12, and 24 months). Cost-effectiveness will be assessed through a cost-utility analysis conducted from a health and social care perspective. A mixed methods process evaluation will provide a formative evaluation of delivery, intervention fidelity, and implementation of HEAL-D, and an embedded study within a project will assess the impact of multiple long-term conditions on uptake of, and engagement with HEAL-D, and the impact of HEAL-D on multiple long-term conditions. The trial received Research Authority and Research Ethics Council approval on April 22, 2024. RESULTS: Funding began in August 2023. Site "green light" was received on August 15, 2024, for London; November 29, 2024, for Manchester; and January 31, 2025, for the West Midlands. Recruitment commenced in August 2024 and is due to run for 11 months. As of March 26, 2025, a total of 76 participants have consented. Last patient, last visit is expected in June 2027; primary data analysis is expected to begin in July 2027. Final results are anticipated to be available in September 2027, and publication is expected by the end of 2027. CONCLUSIONS: The HEAL-D trial will address whether a culturally tailored DSMES program, provided in-person or via videoconferencing, is clinically and cost-effective compared to standard DSMES at improving diabetes management in Black African and Black Caribbean adults. If effective, this would provide an evidence-based model of equitable DSMES services and improve the implementation of healthcare programs for ethnic minority groups. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN 1434448; https://www.isrctn.com/ISRCTN14344948. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71861.

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)0,039
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,011

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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