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Enregistrement W2695065196 · doi:10.2196/diabetes.6884

Telemonitoring and Health Counseling for Self-Management Support of Patients With Type 2 Diabetes: A Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2695065196 sur OpenAlexvenueno aff
Inger Lindberg, Astrid Torbjørnsen, Siv Söderberg, Lis Ribu

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorrbottens Läns LandstingLuleå Tekniska Universitet
Mots-clésMedicineGlycated hemoglobinRandomized controlled trialType 2 diabetesBody mass indexPhysical therapyDiabetes mellitusBlood pressureQuality of life (healthcare)Health careSelf-managementHealth promotionIntervention (counseling)Internal medicineNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prevalence of diabetes is increasing among adults globally, and there is a need for new models of health care delivery. Research has shown that self-management approaches encourage persons with chronic conditions to take a primary role in managing their daily care. Objective: The objective of this study was to investigate whether the introduction of a health technology-supported self-management program involving telemonitoring and health counseling had beneficial effects on glycated hemoglobin (HbA1c), other clinical variables (height, weight, body mass index, blood pressure, blood lipid profile), and health-related quality of life (HRQoL), as measured using the Short Form Health Survey (SF-36) version 2 in patients with type 2 diabetes. Methods: This was a pragmatic randomized controlled trial of patients with type 2 diabetes. Both the control and intervention groups received usual care. The intervention group also participated in additional health promotion activities with the use of the Prescribed Healthcare Web application for self-monitoring of blood glucose and blood pressure. About every second month or when needed, the general practitioner or the diabetes nurse reviewed the results and the health care activity plan. Results: A total of 166 patients with type 2 diabetes were randomly assigned to the intervention (n=87) or control (n=79) groups. From the baseline to follow-up, 36 patients in the intervention group and 5 patients in the control group were lost to follow-up, and 2 patients died. Additionally, HbA1c was not available at baseline in one patient in the intervention group. A total of 122 patients were included in the final analysis after 19 months. There were no significant differences between the groups in the primary outcome HbA1c level (P=.33), and in the secondary outcome HRQoL as measured using SF-36. A total of 80% (67/87) of the patients in the intervention group at the baseline, and 98% (47/50) of the responders after 19-month intervention were familiar with using a personal computer (P=.001). After 19 months, nonresponders (ie, data from baseline) reported significantly poorer mental health in social functioning and role emotional subscales on the SF-36 (P=.03, and P=.01, respectively). Conclusions: The primary outcome HbA1c level and the secondary outcome HRQoL did not differ between groups after the 19-month follow-up. Those lost to follow-up reported significantly poorer mental health than did the responders in the intervention group. Trial Registration: Clinicaltrials.gov NCT01478672; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01478672 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6r4eILeyu)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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