Influence of Digital Health Literacy on Blood Pressure and Hemoglobin A1c in Patients With Comorbid Type 2 Diabetes and Hypertension
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital health literacy is emerging as an important element in chronic illness management, yet its relationship with clinical outcomes remains unclear. Utilizing data from the ongoing EXpanding Technology-Enabled, Nurse-Delivered Chronic Disease Care trial, this cross-sectional, correlational study explored the association between digital health literacy, health literacy, and patient outcomes, specifically blood pressure and hemoglobin A 1c levels in 76 patients managing comorbid type 2 diabetes and hypertension. Results indicate patients had moderate digital health literacy, which was not significantly correlated with health literacy ( r = 0.16, P = .169). Both bivariate and covariate-adjusted regression models indicated that digital health literacy was not significantly associated with patient outcomes (all P > .05, small effects). These findings suggest that although patients from diverse sociodemographic backgrounds may possess the digital health literacy to engage with digital health tools, this alone may not improve clinical outcomes. Although digital health literacy may not be directly related to improved clinical outcomes, future research should explore how digital health tools can be optimized to enhance patient engagement and address complex challenges in diverse populations managing chronic conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle