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Enregistrement W4391900911 · doi:10.2196/53835

Outcomes of an Asynchronous Care Model for Chronic Conditions in a Diverse Population: 12-Month Retrospective Chart Review Study

2024· article· en· W4391900911 sur OpenAlexaffvenue
M.C. Höfner, Patrick Hurnaus, D. J. DiSTEFANO, Shaji Philip, Sarah Kim, Julie Shaw, Avantika C. Waring

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicTelehealthDiabetes mellitusEthnic groupPopulationPhlebotomyTelemedicineBlood pressureHealth coachingHealth careCoachingPhysical therapyGerontologyFamily medicineRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes and hypertension are some of the most prevalent and costly chronic conditions in the United States. However, outcomes continue to lag behind targets, creating further risk of long-term complications, morbidity, and mortality for people living with these conditions. Furthermore, racial and ethnic disparities in glycemic and hypertension control persist. Flexible telehealth programs leveraging asynchronous care allow for increased provider access and more convenient follow-up, ultimately improving critical health outcomes across demographic groups. Objective We aim to evaluate the 12-month clinical outcomes of participants in the 9amHealth web-based clinic for diabetes and hypertension. We hypothesized that participation in the 9amHealth program would be associated with significant improvements in glycemic and blood pressure (BP) control across a diverse group of individuals. Methods We enrolled 95 patients in a completely web-based care clinic for diabetes and hypertension who received nutrition counseling, health coaching, and asynchronous physician consultations for medication prescribing. Patients received standard or cellular-connected glucose meters and BP cuffs in order to share data. Laboratory tests were completed either with at-home phlebotomy draws or a self-administered test kit. Patients’ first and last hemoglobin A1c (HbA1c) and BP results over the 12-month period were compared, and analyses were repeated across race and ethnicity groups. Results Among all 95 patients, the average HbA1c decreased by –1.0 (from 8.2% to 7.2%; P<.001) over 12 months of program participation. In those with a baseline HbA1c >8%, the average HbA1c decreased by –2.1 (from 10.2% to 8.1%; P<.001), and in those with a baseline HbA1c >9%, the average HbA1c decreased by –2.8 (from 11% to 8.2%; P<.001). Among participants who identified as a race or ethnicity other than White, the HbA1c decreased by –1.2 (from 8.6% to 7.4%, P=.001). Further examination of subgroups confirmed HbA1c lowering within each race or ethnicity group. In the overall population, the average systolic BP decreased by 17.7 mm Hg (P=.006) and the average diastolic BP decreased by 14.3 mm Hg (P=.002). Among participants self-identifying as a race or ethnicity other than White, the results similarly showed a decrease in BP (average reduction in systolic BP of 10 mm Hg and in diastolic BP of 9 mm Hg). Conclusions A fully web-based model leveraging all-asynchronous physician review and prescribing, combined with synchronous and asynchronous coaching and nutrition support, was associated with clinically meaningful improvement in HbA1c and BP control over a 12-month period among a diverse group of individuals. Further studies should prospectively evaluate the effectiveness of such models among larger populations, assess the longer-term sustainability of these outcomes, and explore financial models to make these types of programs broadly accessible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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