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Enregistrement W4229378489 · doi:10.2196/35163

Acceptance and Effect of Continuous Glucose Monitoring on Discharge From Hospital in Patients With Type 2 Diabetes: Open-label, Prospective, Controlled Study

2022· article· en· W4229378489 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Depczynski, Ann M. Poynten

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicContinuous glucose monitoringInformed consentDiabetes mellitusEmergency medicineType 1 diabetesType 2 diabetesIntervention (counseling)Randomized controlled trialSurgeryNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continuous glucose monitors (CGM) can provide detailed information on glucose excursions. There is little information on safe transitioning from hospital back to the community for patients who have had diabetes therapies adjusted in hospital and it is unclear whether newer technologies may facilitate this process. OBJECTIVE: Our aim was to determine whether offering CGM on discharge would be acceptable and if CGM initiated on hospital discharge in people with type 2 diabetes (T2DM) would reduce hospital re-presentations at 1 month. METHODS: This was an open-label study. Adult inpatients with T2DM, who were to be discharged home and required postdischarge glycemic stabilization, were offered usual care consisting of clinic review at 2 weeks and at 3 months. In addition to usual care, participants in the intervention arm were provided with a Libre flash glucose monitoring system (Abbott Australia). An initial run-in phase for the first 20 participants was planned, where all consenting participants were enrolled in an active arm. Subsequently, all participants were to be randomized to the active arm or usual care control group. RESULTS: Of 237 patients screened during their hospital admission, 34 had comorbidities affecting cognition that prevented informed consent and affected their ability to learn to use the CGM device. In addition, 21 were not able to be approached as the material was only in English. Of 101 potential participants who fulfilled eligibility criteria, 19 provided consent and were enrolled. Of the 82 patients who declined to participate, 31 advised that the learning of a new task toward discharge was overwhelming or too stressful and 26 were not interested, with no other details. Due to poor recruitment, the study was terminated without entering the randomization phase to determine whether CGM could reduce readmission rate. CONCLUSIONS: These results suggest successful and equitable implementation of telemedicine programs requires that any human factors such as language, cognition, and possible disengagement be addressed. Recovery from acute illness may not be the ideal time for introduction of newer technologies or may require more novel implementation frameworks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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