MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2533421541 · doi:10.2196/medinform.6433

Evaluating the Effect of Web-Based Iranian Diabetic Personal Health Record App on Self-Care Status and Clinical Indicators: Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2533421541 sur OpenAlexvenueno aff
Amirabbas Azizi, Roshanak Aboutorabi, Zahra Mazloum Khorasani, Monavar Afzal-Aghaea, Hamed Tabesh, Mahmood Tara

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusRandomized controlled trialWeb applicationIncidence (geometry)Medical recordFamily medicineWorld Wide WebInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are 4 main types of chronic or noncommunicable diseases. Of these, diabetes is one of the major therapeutic concerns globally. Moreover, Iran is among the countries with the highest incidence of diabetic patients. Furthermore, library-based studies by researchers have shown that thus far no study has been carried out to evaluate the relationship between Web-based diabetic personal health records (DPHR) and self-care indicators in Iran. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine the effect of Web-based DPHR on self-care status of diabetic patients in an intervention group as compared with a control group. METHODS: The effect of DPHR on self-care was assessed by using a randomized controlled trial (RCT) protocol for a 2-arm parallel group with a 1:1 allocation ratio. During a 4-month trial period, the control group benefited from the routine care; the intervention group additionally had access to the Web-based DPHR app besides routine care. During the trial, 2 time points at baseline and postintervention were used to evaluate the impact of the DPHR app. A sample size of 72 people was randomly and equally assigned to both the control and intervention groups. The primary outcome measure was the self-care status of the participants. RESULTS: Test results showed that the self-care status in the intervention group in comparison with the control group had a significant difference. In addition, the dimensions of self-care, including normal values, changes trend, the last measured value, and the last time measured values had a significant difference while other dimensions had no significant difference. Furthermore, we found no correlation between Web-based DPHR system and covariates, including scores of weight, glycated hemoglobin (HbA1c), serum creatinine, high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), total cholesterol, and planned visit adherence, as well as the change trend of mean for blood glucose and blood pressure. CONCLUSIONS: We found that as a result of the Web-based DPHR app, the self-care scores in the intervention group were significantly higher than those of the control group. In total, we found no correlation between the Web-based DPHR app and covariates, including planned visit adherence, HbA1c, serum creatinine, HDL, LDL, total cholesterol, weight, and the change trend of mean for blood glucose and blood pressure. CLINICALTRIAL: Iranian Registry of Clinical Trials (IRCT): 2013082914522N1; http://www.irct.ir/searchresult.php?id= 14522&number=1 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6cC4PCcau).

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,437 · 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.

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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical InformaticsMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207