Nonconventional diabetes-related care strategies for patients with chronic kidney disease: A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with diabetes and chronic kidney disease (CKD) are at high risk of diabetes-related complications. Diabetes care can support these individuals, but outpatient clinic appointments can be difficult to attend, given their already high burden of multimorbidity. METHODS: We systematically searched the medical and grey literature for studies that evaluated the effect of nonconventional diabetes care strategies on diabetes-related outcomes in adults with stages 2-5 CKD or using dialysis (end of search December 30, 2017). We included both randomized-controlled trials and observational studies. Study selection and data extraction were completed by two independent reviewers. Diabetes-related outcomes included glycemic, blood pressure, and lipid control, along with microvascular complications, macrovascular complications, and death. RESULTS: After screening 2177 relevant citations, we identified 34 studies which met inclusion. The majority were observational studies. Studies were frequently small, single-centered, and excluded patients with more advanced CKD. Nonconventional diabetes care strategies included community-based care, unique self-management and education programs, nurse-led care clinics, dialysis-based diabetes programs, telemedicine, and interdisciplinary care clinics. Programs were most often developed by study investigators. Although there were limitations to several of the included studies, programs were described to have modest effects on physiologic outcomes, and in some cases, diabetes-related complications and death. CONCLUSIONS: Nonconventional diabetes-related care might be helpful to patients with CKD. Prior to developing and implementing programs, however, it will be important to study them more rigorously, understand their acceptability to patients, and evaluate their costs and feasibility in a real-world setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».