Real-World Evidence of a Hospital-Linked Digital Health App for the Control of Hypertension and Diabetes Mellitus in South Korea: Nationwide Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health care apps have been widely used for managing chronic conditions such as diabetes mellitus and hypertension, providing promising prospects for enhanced health care delivery, increased patient engagement, and improved self-management. However, the impact of integrating these apps within hospital systems for managing such conditions still lacks conclusive evidence. OBJECTIVE: We aimed to investigate the real-world effectiveness of using hospital-linked digital health care apps in lowering blood pressure (BP) and blood glucose levels in patients with hypertension and diabetes mellitus. METHODS: Nationwide multicenter data on demographic characteristics and the use of a digital health care app from 233 hospitals were collected for participants aged 20 to 80 years in South Korea between August 2021 and June 2022. We divided the participants into 2 groups: 1 group consisted of individuals who exclusively used the digital health app (control) and the other group used the hospital-linked digital health app. All the patients participated in a 12-week digital health care intervention. We conducted a comparative analysis to assess the real-world effectiveness of the hospital-linked digital health app. The primary outcome was the differences in the systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), fasting blood glucose (FBG) level, and postprandial glucose (PPG) level between baseline and 12 weeks. RESULTS: A total of 1029 participants were analyzed for the FBG level, 527 participants were analyzed for the PPG level, and 2029 participants for the SBP and DBP were enrolled. After 12 weeks, a hospital-linked digital health app was found to reduce SBP (-5.4 mm Hg, 95% CI -7.0 to -3.9) and DBP (-2.4 mm Hg, 95% CI -3.4 to -1.4) in participants without hypertension and FBG level in all participants (those without diabetes, -4.4 mg/dL, 95% CI -7.9 to -1.0 and those with diabetes, -3.2 mg/dL, 95% CI -5.4 to -1.0); however, there was no statistically significant difference compared to the control group (using only digital health app). Specifically, participants with diabetes using a hospital-linked digital health app demonstrated a significant decrease in PPG after 12 weeks (-10.9 mg/dL, 95% CI -31.1 to -5.3) compared to those using only a digital health app (P=.006). CONCLUSIONS: Hospital-linked digital interventions have greatly improved glucose control for diabetes compared with using digital health technology only. These hospital-linked digital health apps have the potential to offer consumers and health care professionals cost-effective support in decreasing glucose levels when used in conjunction with self-monitoring.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».