Improved Glycemic Control Through the Use of a Telehomecare Program in Patients with Diabetes Treated with Insulin
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the drastic surge in the prevalence of diabetes, the use of medical resources for management of diabetic patients increased markedly. This study aimed to evaluate the impact of telehomecare (THC) use on clinical efficacy, nursing interventions, and medical visits compared with the standard care in insulin-treated diabetic patients. Materials and Methods: A prospective noninferiority clinical trial was designed. Participants were assigned to either an intervention group provided with a THC system during 3 months or to a control group. Main outcome was the difference in A1c at 3 months compared with baseline. Secondary outcomes were the difference in A1c at 6 months compared with baseline, the number of medical visits during the 6-month period of the study, and nursing interventions during the 3 months on THC. Results: A total of 92 participants completed the study. A significant decrease in A1c levels was observed in the THC group ( n = 45) compared with the control group ( n = 47) at 3 months (−0.61% vs. −0.06%, respectively, P = 0.048) and at 6 months (−0.37% vs. −0.10%, respectively, P = 0.036). The THC group had an average of 0.6 medical visit compared with 1.0 in the control group ( P < 0.001). An increase in nursing interventions (mainly e-mails) was noted in THC group ( n = 14.7) compared with control group ( n = 1.1). Conclusions: This THC program demonstrates improvement in glycemic control and a decrease in the number of medical visits. However, it is important to consider an additional burden in nursing interventions when implementing a THC program.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».