Web-Based TangPlan and WeChat Combination to Support Self-management for Patients With Type 2 Diabetes: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background China has the largest number of patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the world. However, owing to insufficient knowledge of self-management in patients with diabetes, blood glucose (BG) control is poor. Most diabetes-related self-management applications fail to bring significant benefits to patients with T2DM because of the low use rate and difficult operation. Objective This study aims to examine the effectiveness of the combination of the self-designed web-based T2DM management software TangPlan and WeChat on fasting BG (FBG), glycated hemoglobin (HbA1c), body weight, blood pressure (BP), and lipid profiles in patients with T2DM over a 6-month period. Methods Participants were recruited and randomized into the TangPlan and WeChat or control groups. Participants in the control group received usual care, whereas the TangPlan and WeChat participants received self-management guidance with the help of TangPlan and WeChat from health care professionals, including BG self-monitoring; healthy eating; active physical exercise; increasing medication compliance; and health education during follow-ups, lectures, or web-based communication. They were also asked to record and send self-management data to the health care professionals via WeChat to obtain timely and effective guidance on diabetes self-management. Results In this study, 76.9% (120/156) of participants completed the 6-month follow-up visit. After the intervention, FBG (mean 6.51, SD 1.66 mmol/L; P=.048), HbA1c (mean 6.87%, SD 1.11%; P<.001), body weight (mean 66.50, SD 9.51 kg; P=.006), systolic BP (mean 127.03, SD 8.00 mm Hg; P=.005), diastolic BP (mean 75.25, SD 5.88 mm Hg; P=.03), serum low-density lipoprotein cholesterol (mean 2.50, SD 0.61 mmol/L; P=.006), and total cholesterol (mean 4.01, SD 0.83 mmol/L; P=.02) in the TangPlan and WeChat group were all significantly lower, whereas serum high-density lipoprotein cholesterol (mean 1.20, SD 0.25 mmol/L; P=.01) was remarkably higher than in those in the control group. Compared with the baseline data, significance was found in the mean change in FBG (95% CI −0.83 to −0.20; P=.002), HbA1c (95% CI −1.92 to −1.28; P<.001), body weight (95% CI −3.13 to −1.68; P<.001), BMI (95% CI −1.10 to −0.60; P<.001), systolic BP (95% CI −7.37 to −3.94; P<.001), diastolic BP (95% CI −4.52 to −2.33; P<.001), triglycerides (95% CI −0.16 to −0.03; P=.004), serum low-density lipoprotein cholesterol (95% CI −0.54 to −0.30; P<.001), and total cholesterol (95% CI −0.60 to −0.34; P<.001) in the TangPlan and WeChat group but not in the control group (P=.08-.88). Conclusions Compared with usual care for patients with T2DM, the combination of TangPlan and WeChat was effective in improving glycemic control (decrease in HbA1c and BG levels) and serum lipid profiles as well as reducing body weight in patients with T2DM after 6 months. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2000028843; https://tinyurl.com/559kuve6
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».