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Enregistrement W7073643279

Mobile Health Biometrics to Enhance Exercise and Physical Activity Adherence in Type 2 Diabetes (MOTIVATE-T2D) : a decentralised feasibility randomised controlled trial delivered across the UK and Canada

2025· article· en· W7073643279 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialType 2 diabetesIntervention (counseling)Physical activityClinical trialBlood pressuremHealthIntention-to-treat analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Assess the feasibility of a mobile health (mHealth)-supported home-delivered physical activity (PA) intervention (MOTIVATE-T2D) in people with recently diagnosed type 2 diabetes (T2D). DESIGN: Feasibility multicentre, parallel group, randomised controlled trial (RCT). SETTING: Participants were recruited from England and Canada using a decentralised design. PARTICIPANTS: Adults (40-75 years) recently diagnosed with T2D (5-24 months). INTERVENTIONS: Participants were randomised 1:1 to intervention (MOTIVATE-T2D) or active control groups. Participants codesigned 6month- home-delivered, personalised, progressive PA programmes supported by virtual behavioural counselling. MOTIVATE-T2D used biofeedback from wearable technologies to support the programme. The active control group received the same intervention without wearables. OUTCOMES: The primary outcomes were recruitment rate, retention and adherence to purposeful exercise. Clinical data on effectiveness were collected as exploratory outcomes at baseline, 6 and 12 months, with HbA1c and systolic blood pressure (BP) proposed as primary outcomes for a future full RCT. RESULTS: n=135 eligible participants expressed an interest in the trial, resulting in 125 participants randomised (age 55±9 years, 48% female, 81% white), a recruitment rate of 93%. Retention at 12 months was 82%. MOTIVATE-T2D participants were more likely to start (OR 10.4, CI 3.4 to 32.1) and maintain purposeful exercise at 6 (OR 7.1, CI 3.2 to 15.7) and 12 months (OR 2.9, CI 1.2 to 7.4). Exploratory clinical outcomes showed a potential effect in favour of MOTIVATE-T2D, including proposed primary outcomes HbA1c and systolic BP (between-group mean differences: HbA1c: 6 months: -5% change from baseline, CI -10 to 2: 12 months: -2% change from baseline, CI -8 to -4; systolic BP: 6 months: -1 mm Hg, CI -5 to 3: 12 months: -4 mm Hg, CI -8 to 1). CONCLUSIONS: Our findings support the feasibility of delivering the MOTIVATE-T2D mHealth-supported PA intervention for people with recently diagnosed T2D and progression to a full RCT to examine its clinical and cost-effectiveness. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN: 14335124; ClinicalTrials.gov: NCT0465353.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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 randomisé
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

Citations0
Publié2025
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