The Impact of Virtual Care on Health-Related Quality of Life in Pediatric Diabetes Mellitus: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has escalated the utilization of virtual care platforms in pediatric diabetes mellitus. The impact of these interventions on the health-related quality of life (HRQOL) is unclear. Objective: This systematic review evaluated the impact of virtual care, including eHealth and mHealth modalities, when compared to in-person care, on HRQOL in children with diabetes. Methods: , 2023. Randomized and non-randomized comparative studies were eligible for inclusion. Results: Thirteen studies were identified (12 randomized controlled trials, 1 cross-sectional study) involving 1566 children with type 1 diabetes mellitus (T1DM). The supplemental virtual care interventions utilized either web- or mobile-based platforms for intervention implementation. No interventions were detrimental to HRQOL, and a few improved the short-term HRQOL. No interventions worsened glycemic control. Patients and family's satisfaction with virtual care was high, perceiving it to be equal to or better than in-person care. There was no evidence for the use of virtual care and its effect on HRQOL in pediatric type 2 diabetes mellitus patients. Conclusion: Virtual care is associated with a stable or improved HRQOL and patient and family satisfaction in pediatric T1DM. Decision makers need to consider expanding virtual access to pediatric diabetes care that can improve equitable access to quality care across healthcare systems globally.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 ».