An mHealth Diabetes Intervention for Glucose Control: Health Care Utilization Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes (T2D) is a major chronic condition requiring management through lifestyle changes and recommended health service visits. Mobile health (mHealth) is a promising tool to encourage self-management, but few studies have investigated the impact of mHealth on health care utilization. Objective: The objective of this analysis was to determine the change in 2-year health service utilization and whether utilization explained a 1.9% absolute decrease in glycated hemoglobin (HbA1c) over 1-year in the Mobile Diabetes Intervention Study (MDIS). Methods: We used commercial claims data from 2006 to 2010 linked to enrolled patients’ medical chart data in 26 primary care practices in Maryland, USA. Secondary claims data analyses were available for 56% (92/163) of participants. In the primary MDIS study, physician practices were recruited and randomized to usual care and 1 of 3 increasingly complex interventions. Patients followed physician randomization assignment. The main variables in the analysis included health service utilization by type of service and change in HbA1c. The claims data was aggregated into 12 categories of utilization to assess change in 2-year health service usage, comparing rates of usage pre- and posttrial. We also examined whether utilization explained the 1.9% decrease in HbA1c over 1 year in the MDIS cluster randomized clinical trial. Results: A significant group by time effect was observed in physician office visits, general practitioner visits, other outpatient services, prescription medications, and podiatrist visits. Physician office visits (P=.01) and general practitioner visits (P=.02) both decreased for all intervention groups during the study period, whereas prescription claims (P<.001) increased. The frequency of other outpatient services (P=.001) and podiatrist visits (P=.04) decreased for the control group and least complex intervention group but increased for the 2 most complex intervention groups. No significant effects of utilization were observed to explain the clinically significant change in HbA1c. Conclusions: Claims data analyses identified patterns of utilization relevant to mHealth interventions. Findings may encourage patients and health providers to discuss the utilization of treatment-recommended services, lab tests, and prescribed medications. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT01107015; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01107015 (Archived by Webcite at http://www.webcitation.org/72XgTaxIj)
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».