The effectiveness of text message-based self-management interventions for poorly-controlled diabetes: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poorly controlled diabetes leads to debilitating complications at a significant cost to health systems. Text messaging is an ideal platform for the delivery of self-management interventions to patients with poorly controlled diabetes due to the ubiquity of mobile phones, and the ability of text messaging to reach people in their everyday lives when self-management of the condition is vital. This systematic review aimed to assess the effectiveness of short message service-based diabetes self-management interventions on glycaemic control in adults with poorly controlled diabetes. METHODS/DESIGN: MEDLINE, PubMed, EMBASE, The Cochrane Library and PsychINFO were searched from inception through to 23 January 2017 for randomised controlled trials investigating the use of text messaging based self-management interventions on haemoglobin A1c for patients with poorly controlled diabetes. RESULTS: Seven studies met the inclusion criteria and were included in the review. Three of the studies reported a significant decrease in haemoglobin A1c from baseline to follow-up in the intervention group compared to the control group. No clear relationship between positive outcomes and intervention dose, content and functionality was seen. DISCUSSION: Evidence supporting text messaging for improvements in glycaemic control in people with poorly controlled diabetes is mixed. Previous reviews have reported positive impacts on glycaemic control for short message service interventions in patients with diabetes; however, when limited to those with poorly controlled diabetes the evidence is less clear. Large-scale studies with robust methodology and longer-term follow-up are needed to further understand the impact of text-messaging-based self-management interventions for people with poorly controlled diabetes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle