Home telehealth for diabetes management: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: It is estimated that more than 180 million people worldwide have diabetes. Health-care providers can remotely deliver health services to this patient population using information and communication technology, also known as home telehealth. Home telehealth may be classified into two subtypes: home telemonitoring (HTM) and telephone support (TS). The research objective was to systematically review the literature and perform meta-analyses to assess the potential benefits of home telehealth compared with usual care (UC) for patients with diabetes. METHODS: An electronic literature search was conducted to identify studies on home telehealth and patients with diabetes that were published between 1998 and 2008 using Medline, Medline In-Process & Other Non-Indexed Citations, BIOSIS Previews and EMBASE. RESULTS: Twenty-six studies (n = 5069 patients) on home telehealth for diabetes were selected. Twenty-one studies evaluated HTM and 5 randomized controlled trials assessed TS. HTM had a positive effect on glycaemic control [as measured by lower glycated haemoglobin level] compared with UC (weighted mean difference =-0.21; 95% confidence interval -0.35 to -0.08), but the results were mixed for TS. Study results indicated that home telehealth helps to reduce the number of patients hospitalized, hospitalizations and bed days of care. Home telehealth was similar or favourable to UC across studies for quality-of-life and patient satisfaction outcomes. CONCLUSIONS: In general, home telehealth had a positive impact on the use of numerous health services and glycaemic control. More studies of higher methodological quality are required to give more precise insights into the potential clinical effectiveness of home telehealth interventions.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».