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Enregistrement W4311814789 · doi:10.32920/21688748

Will Mobile Diabetes Education Teams (MDETs) in primary care improve patient care processes and health outcomes? Study protocol for a randomized controlled trial

2022· preprint· en· W4311814789 sur OpenAlexafffundabout
Enza Gucciardi, Marielle Fortugno, Stacey Horodezny, Wendy Lou, Souraya Sidani, Sherry Espin, Fiona Webster, Baiju R. Shah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalPublic Health OntarioTrillium Health CentreUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialRandomizationType 2 diabetesCluster (spacecraft)Diabetes mellitusResearch designFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is evidence to suggest that delivery of diabetes self-management support by diabetes educators in primary care may improve patient care processes and patient clinical outcomes; however, the evaluation of such a model in primary care is nonexistent in Canada. This article describes the design for the evaluation of the implementation of Mobile Diabetes Education Teams (MDETs) in primary care settings in Canada. Methods/design: This study will use a non-blinded, cluster-randomized controlled trial stepped wedge design to evaluate the Mobile Diabetes Education Teams' intervention in improving patient clinical and care process outcomes. A total of 1,200 patient charts at participating primary care sites will be reviewed for data extraction. Eligible patients will be those aged >= 18, who have type 2 diabetes and a hemoglobin A1c (HbA1c) of >= 8%. Clusters (that is, primary care sites) will be randomized to the intervention and control group using a block randomization procedure within practice size as the blocking factor. A stepped wedge design will be used to sequentially roll out the intervention so that all clusters eventually receive the intervention. The time at which each cluster begins the intervention is randomized to one of the four roll out periods (0, 6, 12, and 18 months). Clusters that are randomized into the intervention later will act as the control for those receiving the intervention earlier. The primary outcome measure will be the difference in the proportion of patients who achieve the recommended HbA1c target of <= 7% between intervention and control groups. Qualitative work (in-depth interviews with primary care physicians, MDET educators and patients; and MDET educators' field notes and debriefing sessions) will be undertaken to assess the implementation process and effectiveness of the MDET intervention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,007
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,017

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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