Improved Diabetes Care Management Through a Text-Message Intervention for Low-Income Patients: Mixed-Methods Pilot Study
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: Diabetes is a major contributor to global death and disability. Text-messaging interventions hold promise for improving diabetes outcomes through better knowledge and self-management. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the implementation and impact of a diabetes text-messaging program targeted primarily for low-income Latino patients receiving care at 2 federally qualified health centers (FQHCs). METHODS: A mixed-methods, quasi-experimental research design was employed for this pilot study. A total of 50 Spanish or English-speaking adult patients with diabetes attending 2 FQHC sites in Los Angeles from September 2015 to February 2016 were enrolled in a 12-week, bidirectional text-messaging program. A comparison group (n=160) was constructed from unexposed, eligible patients. Demographic data and pre/post clinical indicators were compared for both the groups. Propensity score weighting was used to reduce selection bias, and over-time differences in clinical outcomes between groups were estimated using individual fixed-effects regression models. Population-averaged linear models were estimated to assess differential effects of patient engagement on each clinical indicator among the intervention participants. A sample of intervention patients (n=11) and all implementing staff (n=8) were interviewed about their experiences with the program. Qualitative data were transcribed, translated, and analyzed to identify common themes. RESULTS: , relative to patients who were less engaged, controlling for demographic characteristics (P<.001). Qualitative analyses revealed that many participants felt supported, as though "someone was worrying about [their] health." Participants also cited learning new information, setting new goals, and receiving helpful reminders. Staff and patients highlighted strategies to improve the program, including incorporating patient responses into in-person clinical care and tailoring the messages to patient knowledge. CONCLUSIONS: . Patients who were more engaged demonstrated greater improvement. Program improvements, such as linkages to clinical care, hold potential for improving patient engagement and ultimately, improving clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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