Impact of a Combined Continuous Glucose Monitoring–Digital Health Solution on Glucose Metrics and Self-Management Behavior for Adults With Type 2 Diabetes: Real-World, Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The BlueStar (Welldoc) digital health solution for people with diabetes incorporates data from multiple devices and generates coaching messages using artificial intelligence. The BlueStar app syncs glucose data from the G6 (Dexcom) real-time continuous glucose monitoring (RT-CGM) system, which provides a glucose measurement every 5 minutes. OBJECTIVE: The objective of this real-world study of people with type 2 diabetes (T2D) using the digital health solution and RT-CGM was to evaluate change in glycemic control and engagement with the program over 3 months. METHODS: Participants were current or former enrollees in an employer-sponsored health plan, were aged 18 years or older, had a T2D diagnosis, and were not using prandial insulin. Outcomes included CGM-based glycemic metrics and engagement with the BlueStar app, including logging medications taken, exercise, food details, blood pressure, weight, and hours of sleep. RESULTS: Participants in the program that met our analysis criteria (n=52) were aged a mean of 53 (SD 9) years; 37% (19/52) were female and approximately 50% (25/52) were taking diabetes medications. The RT-CGM system was worn 90% (SD 8%) of the time over 3 months. Among individuals with suboptimal glycemic control at baseline, defined as mean glucose >180 mg/dL, clinically meaningful improvements in glycemic control were observed, including reductions in a glucose management indicator (-0.8 percentage points), time above range 181-250 mg/dL (-4.4 percentage points) and time above range >250 mg/dL (-14 percentage points; all P<.05). Time in range 70-180 mg/dL also increased by 15 percentage points (P=.016) in this population, which corresponds to an increase of approximately 3.5 hours per day in the target range. Over the 3-month study, 29% (15/52) of participants completed at least one engagement activity per week. Medication logging was completed most often by participants (23/52, 44%) at a rate of 12.1 (SD 0.8) events/week, and this was closely followed by exercise and food logging. CONCLUSIONS: The combination of an artificial intelligence-powered digital health solution and RT-CGM helped people with T2D improve their glycemic outcomes and diabetes self-management behaviors.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».