Sensor-Based Technology: Bringing Value to People with Diabetes and the Healthcare System in an Evolving World
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Evidence demonstrates that glucose-sensing technologies have enabled effective glycemic control for adults and children with type 1 diabetes (T1DM) or adults with type 2 diabetes (T2DM) on insulin therapy or non-insulin therapy. Here, we report on the wider value of glucose-sensing technology from the perspectives of person living with diabetes (PWD), healthcare providers (HCPs), and healthcare policy stakeholders. METHODOLOGY: flash glucose monitoring system in diabetes. These findings were combined with the outcomes of three healthcare attitudes surveys among PWD and diabetes healthcare professionals in Canada, including two commissioned for this purpose. RESULTS: Clinical trials data and real-world evidence have proven the benefits of the FreeStyle Libre system on limiting hypoglycemia, lowering HbA1c, optimizing metrics of glucose control and reducing hospital admissions. These benefits are accompanied by improvements in patients' quality of life, work productivity, and savings to the health system. The FreeStyle Libre system has created an opportunity to change the organization and delivery of care, including during COVID-19 restrictions on access to standard care, thus generating system-wide benefits in addition to those accrued by patients and HCPs. CONCLUSION: Evidence-based improvements in glucose control for PWD using flash glucose monitoring are accompanied by increased treatment satisfaction and quality of life. Telemedicine with such remote monitoring systems increases the opportunities for simultaneous review of glucose data with HCPs and shared decision-making, thus encouraging adherence with treatment.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».