Effects of a Digital Patient Empowerment and Communication Tool on Metabolic Control in People With Type 2 Diabetes: The DeMpower Multicenter Ambispective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Diabetes is a major health care problem, reaching epidemic numbers worldwide. Reducing hemoglobin A1c (HbA1c) levels to recommended targets is associated with a marked decrease in the risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM)–related complications. The implementation of new technologies, particularly telemedicine, may be helpful to facilitate self-care and empower people with T2DM, leading to improved metabolic control of the disease. Objective This study aimed to analyze the effect of a home digital patient empowerment and communication tool (DeMpower App) on metabolic control in people with inadequately controlled T2DM. Methods The DeMpower study was multicenter with a retrospective (observational: 52 weeks of follow-up) and prospective (interventional: 52 weeks of follow-up) design that included people with T2DM, aged ≥18 and ≤80 years, with HbA1c levels ≥7.5% to ≤9.5%, receiving treatment with noninsulin antihyperglycemic agents, and able to use a smartphone app. Individuals were randomly assigned (2:1) to the DeMpower app–empowered group or control group. We describe the effect of empowerment on the proportion of patients achieving the study glycemic target, defined as HbA1c≤7.5% with a ≥0.5% reduction in HbA1c at week 24. Results Due to the COVID-19 pandemic, the study was stopped prematurely, and 50 patients (33 in the DeMpower app–empowered group and 17 in the control group) were analyzed. There was a trend toward a higher proportion of patients achieving the study glycemic target (46% vs 18%; P=.07) in the DeMpower app group that was statistically significant when the target was HbA1c≤7.5% (64% vs 24%; P=.02) or HbA1c≤8% (85% vs 53%; P=.02). The mean HbA1c was significantly reduced at week 24 (−0.81, SD 0.89 vs −0.15, SD 1.03; P=.03); trends for improvement in other cardiovascular risk factors, medication adherence, and satisfaction were observed. Conclusions The results suggest that patient empowerment through home digital tools has a potential effect on metabolic control, which might be even more relevant during the COVID-19 pandemic and in a digital health scenario.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».