The Rapid Implementation of an Innovative Virtual Diabetes Boot Camp Program: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 disrupted health care, causing a decline in the health of patients with chronic diseases and a need to reimagine diabetes care. With the advances in telehealth programs, there is a need to effectively implement programs that meet the needs of patients quickly. OBJECTIVE: The aim of this paper was to create a virtual boot camp program for patients with diabetes, in 3 months, from project conception to the enrollment of our first patients. Our goal is to provide practical strategies for rapidly launching an effective virtual program to improve diabetes care. METHODS: A multidisciplinary team of physicians, dieticians, and educators, with support from the telehealth team, created a virtual program for patients with diabetes. The program combined online diabetes data tracking with weekly telehealth visits over a 12-week period. RESULTS: Over 100 patients have been enrolled in the virtual diabetes boot camp. Preliminary data show an improvement of diabetes in 75% (n=75) of the patients who completed the program. Four principles were identified and developed to reflect the quick design and launch. CONCLUSIONS: The rapid launch of a virtual diabetes program is feasible. A coordinated, team-based, systematic approach will facilitate implementation and sustained adoption across a large multispecialty ambulatory health care organization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».