Individualized electronic decision support and reminders to improve diabetes care in the community: COMPETE II randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus is a complex disease with serious complications. Electronic decision support, providing information that is shared and discussed by both patient and physician, encourages timely interventions and may improve the management of this chronic disease. However, it has rarely been tested in community-based primary care. METHODS: In this pragmatic randomized trial, we randomly assigned adult primary care patients with type 2 diabetes to receive the intervention or usual care. The intervention involved shared access by the primary care provider and the patient to a Web-based, colour-coded diabetes tracker, which provided sequential monitoring values for 13 diabetes risk factors, their respective targets and brief, prioritized messages of advice. The primary outcome measure was a process composite score. Secondary outcomes included clinical composite scores, quality of life, continuity of care and usability. The outcome assessors were blinded to each patient's intervention status. RESULTS: We recruited sequentially 46 primary care providers and then 511 of their patients (mean age 60.7 [standard deviation 12.5] years). Mean follow-up was 5.9 months. The process composite score was significantly better for patients in the intervention group than for control patients (difference 1.27, 95% confidence interval [CI] 0.79-1.75, p < 0.001); 61.7% (156/253) of patients in the intervention group, compared with 42.6% (110/258) of control patients, showed improvement (difference 19.1%, p < 0.001). The clinical composite score also had significantly more variables with improvement for the intervention group (0.59, 95% CI 0.09-1.10, p = 0.02), including significantly greater declines in blood pressure (-3.95 mm Hg systolic and -2.38 mm Hg diastolic) and glycated hemoglobin (-0.2%). Patients in the intervention group reported greater satisfaction with their diabetes care. INTERPRETATION: A shared electronic decision-support system to support the primary care of diabetes improved the process of care and some clinical markers of the quality of diabetes care. (ClinicalTrials.gov trial register no. NCT00813085.).
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».