Effectiveness of text message-delivered health behaviour intervention on HbA1c change in adults with type 2 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the effectiveness of text message-delivered health behaviours intervention on HbA1c change among adults with T2DM, and to identify key moderators including intervention features, message characteristics, target behaviours, and the usage of behaviour change techniques (BCTs). We systematically reviewed 37 randomised controlled trials published between 2016 and 2025, involving 8,971 participants. Changes in HbA1c and health behaviours were analysed using the standardised mean difference. The meta-analysis revealed a significant reduction in HbA1c (g = −0.32, 95% CI = −0.46 to – 0.18). Meta-regression also found that the intervention significantly improved health behaviours, which in turn predicted a significant reduction in HbA1c levels. Subsequent subgroup analyses revealed that studies with a shorter duration (≤6 months) demonstrated a larger effect size in reducing HbA1c. Notably, interventions employing specific BCTs including ‘body changes’ (g = −0.643), ‘habit formation’ (g = −0.624), ‘credible source’ (g = −0.513), ‘self-monitoring of outcomes of behaviours’ (g = −0.377), and "instruction on how to perform the behaviour’ (g = −0.354) were significantly associated with greater HbA1c reductions. These effects were particularly pronounced in trials focused on physical activity, healthy eating, and medication adherence. Conclusions suggest that text message-delivered health behavior interventions should be tailored to specific target behavior and incorporate these high-impact BCTs to comprehensively improve diabetes management.
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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 | 0,021 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».