The Use of eHealth and Provider-Based Health Services by Patients with Diabetes Mellitus: Protocol for a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of diabetes and the use of electronic health (eHealth) resources are increasing. People with diabetes need frequent monitoring and follow-up of health parameters, and eHealth services can be of great significance in this regard. However, little is known about the extent to which different kinds of eHealth tools are used, and how the use of eHealth is associated with the use of provider-based health care services among people with diabetes. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to investigate the use of eHealth and its association with the use of provider-based health care services. The secondary objectives include investigating which eHealth services are used (apps, search engines, video services, social media), the relationship between socioeconomic status and the use of different eHealth tools, whether the use of eHealth is discussed in the clinical encounter, and whether such tools might lead to (or prevent) doctor visits and referrals. METHODS: We will conduct cross-sectional studies based on self-reported questionnaire data from the population-based seventh Tromsø Study. Participants will be diabetic patients aged 40 years and older. According to our estimates, approximately 1050 participants will be eligible for inclusion. Data will be analyzed using descriptive statistics, chi-square tests, and univariable and multivariable logistic regressions. RESULTS: The grant proposal for this study was approved by the Northern Norway Regional Health Authority on November 23, 2015 (HST 1306-16). Recruitment of participants for the Tromsø Study started in 2015 and will continue throughout 2016. This particular project started on July 1, 2016. CONCLUSIONS: This project may yield benefits for patients, health care providers, hospitals, and society as a whole. Benefits are related to improved prevention services, health, experience of care services, self-management tools and services, organizational structures, efficiency of specialist care use, allocation of resources, and understanding of how to meet the challenges from the increasing prevalence of diabetes. This project has potential for generalization to other groups with chronic disease.
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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 | 0,040 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,012 |
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 ».