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Enregistrement W7039917358

A Novel Digital Intervention to Facilitate Diabetes Self-Management Among People with Schizophrenia and Related Disorders: Development and Acceptability Testing of SMART

2025· article· en· W7039917358 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects of Medicinal Plants
Établissements canadiensOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthCommonwealthExcellenceBATESeHealthPublic healthDigital healthIntervention (counseling)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urska Arnautovska,1– 3 Gabrielle Ritchie,1– 3 Rebecca Soole,1,3 Anish Menon,1,4 Nicole Korman,2 Alyssa Milton,5,6 Marlien Varnfield,7 Jaimon T Kelly,4 Pieter M Jansen,8 Andrea Baker,3 Derek Ireland,7 Anthony W Russell,4,9,10 Justin Chapman,2 Kathleen Mulligan,11,12 Shashivadan P Hirani,11 Kathryn Jemimah Vitangcol,1 Gemma McKeon,3,13,14 Dan Siskind1– 3 1Faculty of Health, Medicine, and Behavioural Sciences, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia; 2Metro South Addiction and Mental Health Services, Queensland Health, Brisbane, Queensland, Australia; 3Queensland Centre for Mental Health Research, Brisbane, Queensland, Australia; 4Centre for Online Research, Faculty of Medicine, University of Queensland, Brisbane, Australia; 5Faculty of Medicine and Health, The University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia; 6ARC Centre of Excellence for Children and Families Over the Life Course, Indooroopilly, Queensland, Australia; 7The Australian eHealth Research Centre, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), Brisbane, Queensland, Australia; 8The Princess Alexandra Hospital, Department of Diabetes and Endocrinology, Brisbane, Queensland, Australia; 9The Alfred Hospital, Melbourne, Victoria, Australia; 10School of Public Health and Preventive Medicine, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia; 11School of Health and Medical Sciences, Department of Health Services Research and Management, City St George’s University of London, London, UK; 12East London NHS Foundation Trust, London, UK; 13University of Queensland, Child Health Research Centre, Brisbane, Queensland, Australia; 14West Moreton Health Psychology, Ipswich, Queensland, AustraliaCorrespondence: Urska Arnautovska, Queensland Centre for Mental Health Research, Locked Bag 500, Archerfield, Brisbane, QLD 4108, Australia, Email u.arnautovska@uq.edu.auIntroduction: Compared with the general population, people with schizophrenia and schizophrenia-related disorders (SSD) have a higher prevalence of type 2 diabetes (T2D) and T2D risk factors such as poor diet and sedentary lifestyle. Antipsychotic drugs significantly contribute to this risk through metabolic adverse effects, including weight gain and insulin resistance. Prevention and self-management of T2D is challenging in this population due to inherent motivational and cognitive challenges associated with schizophrenia. The objective of this study was to describe the co-design and test the feasibility, acceptability, and usability of a novel digital health intervention, Schizophrenia and diabetes Mobile-Assisted Remote Trainer (SMART), for prevention and self-management of T2D in people with SSD.Methods: SMART was developed through an iterative process including review of relevant literature (eg, disease-specific guidelines), stakeholder involvement, and user testing. A pre-post mixed-methods design was used to assess the acceptability and feasibility of SMART over 4 weeks among five outpatients with schizophrenia/schizoaffective disorder and pre-diabetes/T2D.Results: The co-design process resulted in a digital intervention, which consisted of personalised, interactive text messages, providing psychoeducation and strengthening motivation for self-care behaviours that promote effective diabetes self-management (ie, nutrition, physical activity, weight management, and stress coping). The pilot study demonstrated good acceptability of SMART (response rates 75– 95%). Trends towards improved clinical outcomes were observed in well-being, depression, anxiety, and mental health recovery. Barriers to usability included lack of mobile/internet data, precluding the ability to reply to text messages, and a preference for more hyperlinks and additional interactive features.Conclusion: The comprehensive co-design process resulted in the development of a novel digital intervention for prevention and self-management of T2D tailored to unique needs and preferences of people with SSD. The pilot study findings indicate that SMART is acceptable and potentially usable for this population. Results will inform further adaptation and a future feasibility study to examine preliminary effectiveness of SMART.Keywords: eHealth, mHealth, psychosis, SMS, mobile phone, metabolic syndrome, mental health interventions, diabetes, self-management

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

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Publié2025
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