Impact of Use Frequency of a Mobile Diabetes Management App on Blood Glucose Control: Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Technology has long been used to carry out self-management as well as to improve adherence to treatment in people with diabetes. However, most technology-based apps do not meet the basic requirements for engaging patients. Objective: This study aimed to evaluate the effect of use frequency of a diabetes management app on glycemic control. Methods: Overall, 2 analyses were performed. The first consisted of an examination of the reduction of blood glucose (BG) mean, using a randomly selected group of 211 users of the SocialDiabetes app (SDA). BG levels at baseline, month 3, and month 6 were calculated using the intercept of a regression model based on data from months 1, 4, and 7, respectively. In the second analysis, the impact of low and high BG risk was examined. A total of 2692 users logging SDA ≥5 days/month for ≥6 months were analyzed. The highest quartile regarding low blood glucose index (LBGI) and high blood glucose index (HBGI) at baseline (t1) was selected (n=74 for group A; n=440 for group B). Changes in HBGI and LBGI at month 6 (t2) were analyzed. Results: For analysis 1, baseline BG results for type 1 diabetes mellitus (T1DM) groups A and B were 213.61 (SD 31.57) mg/dL and 206.43 (SD 18.65) mg/dL, respectively, which decreased at month 6 to 175.15 (SD 37.88) mg/dL and 180.6 (SD 40.47) mg/dL, respectively. For type 2 diabetes mellitus (T2DM), baseline BG was 218.77 (SD 40.18) mg/dL and 232.55 (SD 46.78) mg/dL, respectively, which decreased at month 6 to 160.51 (SD 39.32) mg/dL and 173.14 (SD 52.81) mg/dL for groups A and B, respectively. This represents a reduction of estimated A1c (eA1c) of approximately 1.3% (P<.001) and 0.9% (P=.001) for T1DM groups A and B, respectively, and 2% (P<.001) for both A and B T2DM groups, respectively. For analysis 2, T1DM baseline LBGI values for groups A and B were 5.2 (SD 3.9) and 4.4 (SD 2.3), respectively, which decreased at t2 to 3.4 (SD 3.3) and 3.4 (SD 1.9), respectively; this was a reduction of 34.6% (P=.005) and 22.7% (P=.02), respectively. Baseline HBGI values for groups A and B were 12.6 (SD 4.3) and 10.6 (SD 4.03), respectively, which decreased at t2 to 9.0 (SD 6.5) and 8.6 (SD 4.7), respectively; this was a reduction of 30% (P=.001) and 22% (P=.003), respectively. Conclusions: A significant reduction in BG was found in all groups, independent of the use frequency of the app. Better outcomes were found for T2DM patients. A significant reduction in LBGI and HBGI was found in all groups, regardless of the use frequency of the app. LBGI and HBGI indices of both groups tend to have similar values after 6 months of app use.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».