The effects of diabetes self-management programs on clinical and patient reported outcomes in older adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: With diabetes self-management continuing to become more complex for older adults, self-management programs have been shown to support this population in meeting their multifaceted medical needs. Building on our previous systematic review and meta-analysis, we aimed to update the literature on the effectiveness of diabetes self-management programs and investigate the impact of specific self-management interventions on clinical and patient-reported outcomes. Methods: We updated our literature search in the following databases: Medline, EMBASE, PsychINFO, CINAHL and Cochrane Database of Randomized Controlled Trials from November 2013 to July 2023 for studies that may fit our inclusion criteria. Two independent reviewers screened and extracted data from the included group of studies. Results: A total of 17 studies with 21 comparison arms met the inclusion criteria, totalling 5976 older adults (3510 individuals randomized to self-management programming and 2466 to usual care). The pooled effectiveness of diabetes self-management programs in older adults on glycemic control (hemoglobin A1C) was a reduction of -0.32 (95% CI -0.44, -0.19). Specifically, the most effective approach on glycemic control (A1C) was the use of feedback (-0.52%; 95% CI -0.68, -0.36). Overall, self-management programs improved behaviour change outcomes, with feedback interventions being most effective (standardized mean difference [SMD] 0.91; 95% CI 0.39, 1.43). The effect of self-management programs on body mass index, weight and lipids were statistically and clinically significant. Conclusions: The evidence for diabetes self-management programs for older adults demonstrates a small but clinically meaningful reduction in A1C, improvement in patient-reported outcomes (behaviour, self-efficacy, knowledge), and other clinical outcomes (BMI, weight and lipids). The specific strategy used in diabetes self-management programs for older adults should be considered to achieve optimal results on outcomes.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».