Effects of Digitization of Self-Monitoring of Blood Glucose Records Using a Mobile App and the Cloud System on Outpatient Management of Diabetes: Single-Armed Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background In recent years, technologies promoting the digitization of self-monitoring of blood glucose (SMBG) records including app-cloud cooperation systems have emerged. Studies combining these technological interventions with support from remote health care professionals have reported improvements in glycemic control. Objective To assess the use of an app-cloud cooperation system linked with SMBG devices in clinical settings, we evaluated its effects on outpatient management of diabetes without remote health care professional support. Methods In this multicenter, open-label, and single-armed prospective study, 48 patients with diabetes (including type 1 and type 2) at 3 hospitals in Japan treated with insulin or glucagon-like peptide 1 receptor agonists and performing SMBG used the app-cloud cooperation system for 24 weeks. The SMBG data were automatically uploaded to the cloud via the app. The patients could check their data, and their attending physicians reviewed the data through the cloud prior to the patients’ regular visits. The primary outcome was changes in glycated hemoglobin (HbA1c) levels. Results Although HbA1c levels did not significantly change in all patients, the frequency of daily SMBG following applying the system was significantly increased before induction at 12 (0.60 per day, 95% CI 0.19-1.00; P=.002) and 24 weeks (0.43 per day, 95% CI 0.02-0.84; P=.04). In the subset of 21 patients whose antidiabetic medication had not been adjusted during the intervention period, a decrease in HbA1c level was observed at 12 weeks (P=.02); however, this significant change disappeared at 24 weeks (P=.49). The Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire total score and “Q4: convenience” and “Q5: flexibility” scores significantly improved after using the system (all P<.05), and 72% (33/46) patients and 76% (35/46) physicians reported that the app-cloud cooperation system helped them adjust insulin doses. Conclusions The digitization of SMBG records and sharing of the data by patients and attending physicians during face-to-face visits improved self-management in patients with diabetes. Trial Registration Japan Registry of Clinical Trials (jRCT) jRCTs042190057; https://jrct.niph.go.jp/en-latest-detail/jRCTs042190057
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».