Nueva intervención de actividad física de mHealth para jóvenes con diabetes mellitus tipo 1
1 de agosto de 2025 actualizado por: Children's Mercy Hospital Kansas City
El objetivo de este estudio de cohorte longitudinal es conocer una intervención de mHealth en la diabetes tipo 1 (DT1)
Las principales preguntas que pretende responder son:
- ¿La intervención aumenta la cantidad de mensajes de texto entre el software mHealth y los participantes?
- ¿Los mensajes de texto del software Nudge aumentan la actividad física de moderada a vigorosa (MVPA) en los participantes?
- ¿La MVPA fomentada por el software Nudge mejora los niveles de HbA1c de los participantes?
Los participantes:
- Reciba mensajes de texto del software Nudge
- Informar los objetivos de actividad física a través de mensajes de texto al software Nudge
- Use un acelerómetro y un actígrafo durante tres semanas (distribuidas entre el inicio, los 30 días y los 90 días de participación)
- Completar encuestas al inicio de la participación.
- Complete encuestas diarias mientras usa los dispositivos.
- Completar encuestas al finalizar la participación.
- Registrar la actividad física en las encuestas del estudio
Descripción general del estudio
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
1
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
-
-
Missouri
-
Kansas City, Missouri, Estados Unidos, 64111
- Children's Mercy
-
-
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes 12.00 a 21.99 con Diabetes Tipo 1
Descripción
Criterios de inclusión:
- Participantes 12.00-21.99 años
- Los participantes con un médico confirmaron el diagnóstico de diabetes Tipo 1.
- El diagnóstico de diabetes Tipo 1 fue al menos 6 meses antes de la inscripción en el estudio.
- Los participantes están en un régimen intensivo de insulina (ya sea con una bomba de insulina o con múltiples inyecciones diarias)
- Los participantes deben utilizar un monitor continuo de glucosa (CGM)
- Los participantes y padres/representantes legalmente autorizados (LARS) de los participantes menores de 18:00 hablan/leen inglés.
Criterio de exclusión:
- Participantes con evidencia de diabetes tipo 2 o monogénica.
- Participantes con una condición crónica comórbida (p. ej., enfermedad renal).
- Participantes con presencia de trastornos psiquiátricos graves.
- Participantes con diagnóstico de baja visión (visión que no se puede corregir con lentes de contacto o anteojos).
- Participantes con movilidad limitada que les impediría realizar actividad física diaria, autoevaluados por el participante.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
%Mensajes de texto diarios intercambiados entre la juventud y el robot de empujón
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 3.5 meses
|
Porcentaje de los mensajes de texto diarios intercambiados entre la juventud y el bot de empuje
|
A través de la finalización del estudio, un promedio de 3.5 meses
|
|
Niveles de actividad física moderada a vigorosa (MVPA)
Periodo de tiempo: Día 1, 30 y 90
|
Niveles de MVPA de los participantes
|
Día 1, 30 y 90
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
%Días que los jóvenes usan el actígrafo
Periodo de tiempo: Día 1, 30 y 90
|
Porcentaje de días que los jóvenes usan el actígrafo
|
Día 1, 30 y 90
|
|
%De programación de actividad física diaria (PA) que completan los participantes
Periodo de tiempo: Día 1, 30 y 90
|
Porcentaje de los horarios diarios de PA que completan los participantes
|
Día 1, 30 y 90
|
|
Cambio en el participante HBA1C
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 3.5 meses
|
Cambio en el participante HBA1C
|
A través de la finalización del estudio, un promedio de 3.5 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Mark Clements, MD, Children's Mercy
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Larsen DL, Attkisson CC, Hargreaves WA, Nguyen TD. Assessment of client/patient satisfaction: development of a general scale. Eval Program Plann. 1979;2(3):197-207. doi: 10.1016/0149-7189(79)90094-6. No abstract available.
- Harris PA, Taylor R, Thielke R, Payne J, Gonzalez N, Conde JG. Research electronic data capture (REDCap)--a metadata-driven methodology and workflow process for providing translational research informatics support. J Biomed Inform. 2009 Apr;42(2):377-81. doi: 10.1016/j.jbi.2008.08.010. Epub 2008 Sep 30.
- Lowe MR, Butryn ML, Didie ER, Annunziato RA, Thomas JG, Crerand CE, Ochner CN, Coletta MC, Bellace D, Wallaert M, Halford J. The Power of Food Scale. A new measure of the psychological influence of the food environment. Appetite. 2009 Aug;53(1):114-8. doi: 10.1016/j.appet.2009.05.016. Epub 2009 Jun 12.
- Varni JW, Seid M, Kurtin PS. PedsQL 4.0: reliability and validity of the Pediatric Quality of Life Inventory version 4.0 generic core scales in healthy and patient populations. Med Care. 2001 Aug;39(8):800-12. doi: 10.1097/00005650-200108000-00006.
- Harris PA, Taylor R, Minor BL, Elliott V, Fernandez M, O'Neal L, McLeod L, Delacqua G, Delacqua F, Kirby J, Duda SN; REDCap Consortium. The REDCap consortium: Building an international community of software platform partners. J Biomed Inform. 2019 Jul;95:103208. doi: 10.1016/j.jbi.2019.103208. Epub 2019 May 9.
- Motl RW, Dishman RK, Trost SG, Saunders RP, Dowda M, Felton G, Ward DS, Pate RR. Factorial validity and invariance of questionnaires measuring social-cognitive determinants of physical activity among adolescent girls. Prev Med. 2000 Nov;31(5):584-94. doi: 10.1006/pmed.2000.0735.
- Michie S, Abraham C, Whittington C, McAteer J, Gupta S. Effective techniques in healthy eating and physical activity interventions: a meta-regression. Health Psychol. 2009 Nov;28(6):690-701. doi: 10.1037/a0016136.
- Carver CS, Scheier MF. Control theory: a useful conceptual framework for personality-social, clinical, and health psychology. Psychol Bull. 1982 Jul;92(1):111-35. No abstract available.
- Bergenstal RM, Ahmann AJ, Bailey T, Beck RW, Bissen J, Buckingham B, Deeb L, Dolin RH, Garg SK, Goland R, Hirsch IB, Klonoff DC, Kruger DF, Matfin G, Mazze RS, Olson BA, Parkin C, Peters A, Powers MA, Rodriguez H, Southerland P, Strock ES, Tamborlane W, Wesley DM. Recommendations for standardizing glucose reporting and analysis to optimize clinical decision making in diabetes: the Ambulatory Glucose Profile (AGP). Diabetes Technol Ther. 2013 Mar;15(3):198-211. doi: 10.1089/dia.2013.0051. Epub 2013 Feb 28.
- Levesque CS, Williams GC, Elliot D, Pickering MA, Bodenhamer B, Finley PJ. Validating the theoretical structure of the Treatment Self-Regulation Questionnaire (TSRQ) across three different health behaviors. Health Educ Res. 2007 Oct;22(5):691-702. doi: 10.1093/her/cyl148. Epub 2006 Nov 30.
- Miculis CP, De Campos W, da Silva Boguszweski MC. Correlation between glycemic control and physical activity level in adolescents and children with type 1 diabetes. J Phys Act Health. 2015 Feb;12(2):232-7. doi: 10.1123/jpah.2013-0024. Epub 2014 Feb 5.
- Dabelea D. The accelerating epidemic of childhood diabetes. Lancet. 2009 Jun 13;373(9680):1999-2000. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60874-6. Epub 2009 May 27. No abstract available.
- Vehik K, Hamman RF, Lezotte D, Norris JM, Klingensmith G, Bloch C, Rewers M, Dabelea D. Increasing incidence of type 1 diabetes in 0- to 17-year-old Colorado youth. Diabetes Care. 2007 Mar;30(3):503-9. doi: 10.2337/dc06-1837.
- Mayer-Davis EJ, Dabelea D, Lawrence JM. Incidence Trends of Type 1 and Type 2 Diabetes among Youths, 2002-2012. N Engl J Med. 2017 Jul 20;377(3):301. doi: 10.1056/NEJMc1706291. No abstract available.
- Miller GF, Coffield E, Leroy Z, Wallin R. Prevalence and Costs of Five Chronic Conditions in Children. J Sch Nurs. 2016 Oct;32(5):357-64. doi: 10.1177/1059840516641190. Epub 2016 Apr 4.
- American Diabetes Association. 13. Children and Adolescents: Standards of Medical Care in Diabetes-2020. Diabetes Care. 2020 Jan;43(Suppl 1):S163-S182. doi: 10.2337/dc20-S013.
- Nguyen T, Obeid J, Walker RG, Krause MP, Hawke TJ, McAssey K, Vandermeulen J, Timmons BW. Fitness and physical activity in youth with type 1 diabetes mellitus in good or poor glycemic control. Pediatr Diabetes. 2015 Feb;16(1):48-57. doi: 10.1111/pedi.12117. Epub 2014 Jan 20.
- Tully C, Aronow L, Mackey E, Streisand R. Physical Activity in Youth With Type 1 Diabetes: a Review. Curr Diab Rep. 2016 Sep;16(9):85. doi: 10.1007/s11892-016-0779-6.
- Cushing CC, Mitchell TB, Bejarano CM, Walters RW, Crick CJ, Noser AE. Bidirectional Associations Between Psychological States and Physical Activity in Adolescents: A mHealth Pilot Study. J Pediatr Psychol. 2017 Jun 1;42(5):559-568. doi: 10.1093/jpepsy/jsw099.
- Lenhart, A. (2015). Teens, Social Media, & Technology Overview. Retrieved from http://pewinternet.org/2015/04/09/teens-social-media-technology-2015/
- Yang CH, Maher JP, Conroy DE. Implementation of behavior change techniques in mobile applications for physical activity. Am J Prev Med. 2015 Apr;48(4):452-5. doi: 10.1016/j.amepre.2014.10.010. Epub 2015 Jan 6.
- Brannon EE, Cushing CC. A systematic review: is there an app for that? Translational science of pediatric behavior change for physical activity and dietary interventions. J Pediatr Psychol. 2015 May;40(4):373-84. doi: 10.1093/jpepsy/jsu108. Epub 2014 Dec 13.
- Militello LK, Melnyk BM, Hekler E, Small L, Jacobson D. Correlates of Healthy Lifestyle Beliefs and Behaviors in Parents of Overweight or Obese Preschool Children Before and After a Cognitive Behavioral Therapy Intervention With Text Messaging. J Pediatr Health Care. 2016 May-Jun;30(3):252-60. doi: 10.1016/j.pedhc.2015.08.002. Epub 2015 Oct 1.
- Cushing CC, Bejarano CM, Ortega A, Sayre N, Fedele DA, Smyth JM. Adaptive mHealth Intervention for Adolescent Physical Activity Promotion. J Pediatr Psychol. 2021 Jun 3;46(5):536-546. doi: 10.1093/jpepsy/jsaa125.
- Cushing CC, Steele RG. A meta-analytic review of eHealth interventions for pediatric health promoting and maintaining behaviors. J Pediatr Psychol. 2010 Oct;35(9):937-49. doi: 10.1093/jpepsy/jsq023. Epub 2010 Apr 14.
- Patton SR, Clements MA, Fridlington A, Cohoon C, Turpin AL, Delurgio SA. Frequency of mealtime insulin bolus as a proxy measure of adherence for children and youths with type 1 diabetes mellitus. Diabetes Technol Ther. 2013 Feb;15(2):124-8. doi: 10.1089/dia.2012.0229. Epub 2013 Jan 14.
- Laurent J, Catanzaro SJ, Joiner TE, Rudolph KD, Potter KI, Lambert S, Gathright T. A measure of positive and negative affect for children: scale development and preliminary validation. Psychol Assess. 1999; 11: pp. 326.
- Terry PC, Lane AM, Lane HJ, Keohane L. Development and validation of a mood measure for adolescents. J Sports Sci. 1999 Nov;17(11):861-72. doi: 10.1080/026404199365425.
- Nelson TD, Benson ER, Jensen CD. Negative attitudes toward physical activity: measurement and role in predicting physical activity levels among preadolescents. J Pediatr Psychol. 2010 Jan-Feb;35(1):89-98. doi: 10.1093/jpepsy/jsp040. Epub 2009 May 15.
- Fox KR, Corbin CB. The physical self-perception profile: development and preliminary validation. J Sport Exerc Psychol. 1989; 11:408-430.
- Duncan TE, McAuley E. Social support and efficacy cognitions in exercise adherence: a latent growth curve analysis. J Behav Med. 1993 Apr;16(2):199-218. doi: 10.1007/BF00844893.
- Fedele DA, Cushing CC, Fritz A, Amaro CM, Ortega A. Mobile Health Interventions for Improving Health Outcomes in Youth: A Meta-analysis. JAMA Pediatr. 2017 May 1;171(5):461-469. doi: 10.1001/jamapediatrics.2017.0042.
- Riddell MC, Gallen IW, Smart CE, Taplin CE, Adolfsson P, Lumb AN, Kowalski A, Rabasa-Lhoret R, McCrimmon RJ, Hume C, Annan F, Fournier PA, Graham C, Bode B, Galassetti P, Jones TW, Millan IS, Heise T, Peters AL, Petz A, Laffel LM. Exercise management in type 1 diabetes: a consensus statement. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017 May;5(5):377-390. doi: 10.1016/S2213-8587(17)30014-1. Epub 2017 Jan 24.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
25 de julio de 2024
Finalización primaria (Actual)
26 de junio de 2025
Finalización del estudio (Actual)
26 de junio de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
7 de agosto de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
29 de agosto de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
31 de agosto de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
19 de agosto de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
1 de agosto de 2025
Última verificación
1 de agosto de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- STUDY00002143
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .