The Impact of Secure Messaging in the Treatment of Patients With Diabetes Within a Primary Care Setting: Protocol for a Scoping Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Diabetes—a high-burden chronic disease—requires lifetime active management involving the use of different tools and health care resources to improve patient health outcomes. Recent studies have demonstrated promising results regarding the impact of the use of virtual care technology on the treatment of chronic diseases, such as diabetes. However, it is unclear whether the use of technologies, such as secure messaging, improves the quality of care and reduces diabetes-related costs to the health care system. OBJECTIVE The purpose of our scoping review is to explore what is known about the use of secure messaging in the treatment of diabetes within the primary care setting and how its impact has been assessed from the patient and health system perspectives. Our review aims to understand to what extent secure messaging improves the quality of diabetes care. METHODS Our scoping review will follow the 6-step Arksey and O’Malley methodological framework, as well as the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews and their recommended tools. The tools to guide the development and reporting of the review in a structured way will include the Population, Concept, and Context framework and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines and checklist. The search strategy was developed iteratively in collaboration with a professional information specialist. Furthermore, a peer review of electronic search strategies was also conducted by an independent, third-party, professional information specialist. A systematic literature search will be conducted against databases, including Ovid MEDLINE ALL, Embase, APA PsycINFO, Cochrane Library on Wiley, CINAHL on EBSCO, and PubMed. Grey literature sources will also be searched for relevant literature. Literature on the use of secure messaging in the treatment of diabetes (types 1 and 2) within a primary care setting will be included. Two reviewers will review the literature based on the inclusion criteria in the following two steps: (1) title and abstract review and (2) full-text review. Discrepancies will be discussed to reach consensus where possible; otherwise, a third reviewer will resolve the dispute. RESULTS The results and a final report are expected to be completed and submitted to a peer-reviewed journal in 6 months. CONCLUSIONS The review will examine existing literature to identify the impact of secure messaging in diabetes treatment within primary care settings. Research gaps will also be identified to determine if there is a need for further studies. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT DERR1-10.2196/42339
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,090 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,020 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».