Effectiveness of mHealth interventions for patients with diabetes: An overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is a common chronic disease that places an unprecedented strain on health care systems worldwide. Mobile health technologies such as smartphones, mobile applications, and wearable devices, known as mHealth, offer significant and innovative opportunities for improving patient to provider communication and self-management of diabetes. OBJECTIVE: The purpose of this overview is to critically appraise and consolidate evidence from multiple systematic reviews on the effectiveness of mHealth interventions for patients with diabetes to inform policy makers, practitioners, and researchers. METHODS: A comprehensive search on multiple databases was performed to identify relevant systematic reviews published between January 1996 and December 2015. Two authors independently selected reviews, extracted data, and assessed the methodological quality of included reviews using AMSTAR. RESULTS: Fifteen systematic reviews published between 2008 and 2014 were eligible for inclusion. The quality of the reviews varied considerably and most of them had important methodological limitations. Focusing on systematic reviews that offered the most direct evidence, this overview demonstrates that on average, mHealth interventions improve glycemic control (HbA1c) compared to standard care or other non-mHealth approaches by as much as 0.8% for patients with type 2 diabetes and 0.3% for patients with type 1 diabetes, at least in the short-term (≤12 months). However, limitations in the overall quality of evidence suggest that further research will likely have an important impact in these estimates of effect. CONCLUSIONS: Findings are consistent with clinically relevant improvements, particularly with respect to patients with type 2 diabetes. Similar to home telemonitoring, mHealth interventions represent a promising approach for self-management of diabetes.
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 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 | 0,031 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».