Differences in Secure Messaging, Self-management, and Glycemic Control Between Rural and Urban Patients: Secondary Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rural patients with diabetes have difficulty accessing care and are at higher risk for poor diabetes management. Sustained use of patient portal features such as secure messaging (SM) can provide accessible support for diabetes self-management. OBJECTIVE: This study explored whether rural patients' self-management and glycemic control was associated with the use of SM. METHODS: This secondary, cross-sectional, mixed methods analysis of 448 veterans with diabetes used stratified random sampling to recruit a diverse sample from the United States (rural vs urban and good vs poor glycemic control). Administrative, clinical, survey, and interview data were used to determine patients' rurality, use of SM, diabetes self-management behaviors, and glycemic control. Moderated mediation analyses assessed these relationships. RESULTS: The sample was 51% (n=229) rural and 49% (n=219) urban. Mean participant age was 66.4 years (SD 7.7 years). More frequent SM use was associated with better diabetes self-management (P=.007), which was associated with better glycemic control (P<.001). Among rural patients, SM use was indirectly associated with better glycemic control through improved diabetes self-management (95% CI 0.004-0.927). These effects were not observed among urban veterans with diabetes (95% CI -1.039 to 0.056). Rural patients were significantly more likely than urban patients to have diabetes-related content in their secure messages (P=.01). CONCLUSIONS: More frequent SM use is associated with engaging in diabetes self-management, which, in turn, is associated with better diabetes control. Among rural patients with diabetes, SM use is indirectly associated with better diabetes control. Frequent patient-team communication through SM about diabetes-related content may help rural patients with diabetes self-management, resulting in better glycemic control.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».