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Enregistrement W2984141284 · doi:10.5430/jnep.v10n3p1

Management of patients with type 2 diabetes mellitus in the Grand-Aides Program

2019· article· en· W2984141284 sur OpenAlexvenueno aff
Rebekah Compton, Kimberly S. Bednar, Peggie E. Donowitz, M. Norman Oliver

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineEmergency departmentFamily historyDiabetes mellitusEmergency medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the Grand-Aides Program for patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) according to the variables of body weight, blood pressure, medication adherence, and hospital consultation and readmissions.Methods: Patients ages 18 years or older with a past medical history of T2DM, hypertension (HTN), and/or obesity and who were recently seen in the emergency department (ED) or recently admitted to the hospital were eligible to enroll in the Grand-Aides Program. Eligible patients were identified after hospital or ED discharge and were asked to enroll in the in-home based program from March 2016 through June 2018. In-home visit protocol was defined prior to patient enrollment with intense in-home visits during the first weeks of enrollment followed by monthly visits for the duration of enrollment in the program. In-home visit frequency was adjusted on as needed basis so that patients at higher risk for ED visits or hospitalization were seen more frequently. In-home visits were performed by trained Grand-Aide who for the purpose of this study was a certified nursing assistant (CNA). The Grand-Aide underwent eighty hours of didactic training which included visit protocols, visit schedules, and data collection. The one-on-one in-home patient with every visit were supervised by a registered nurse (RN) or nurse practitioner (NP) via video or telephone contact near the conclusion of the visit. Active patients at the University of Virginia Family Medicine clinic were eligible for enrollment. Fifty-seven patients with T2DM worked with Grand-Aides for three months and an additional forty-eight T2DM patients worked with Grand-Aides for twelve months. Emergency department visits, all 30-day hospital readmissions, as well as blood pressure readings, medication adherence, weights, and glycated hemoglobin (HbA1c) were compared with the prior twelve months.Results: Systolic (p < .001) and diastolic (p < .01) blood pressures decreased (p < .01) at 1 year. At baseline 56 percent of the patients had a systolic blood pressure of >130 mmHg despite treatment; after 12 months, 48 percent of these were < 130. In those whose baseline diastolic blood pressure was > 90 mmHg, 100 percent had diastolic blood pressure < 90 mmHg at 1 year. Medication adherence by ARMS test at 1 year was 94 percent. Despite trending downward, weight and HbA1c did not change significantly. In the preceding, 58 percent had at least one ED visit, which was reduced by 50 percent (p < .01) with Grand-Aides; 30-day all-cause readmissions reduced by 50 percent to 6.3 percent. Conclusions: The Grand-Aides program was associated with a significant change in blood pressure control, high medication adherence and reductions in ED visits and readmissions that compare favorably with published comparative data. For systems “at risk” for preventable increased health care expense burden, the Grand-Aides program can result in significant savings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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