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Enregistrement W4408692908 · doi:10.2196/67339

Effectiveness of Patients’ Education and Telenursing Follow-Ups on Self-Care Practices of Patients With Diabetes Mellitus: Cross-Sectional and Quasi-Experimental Study

2025· article· en· W4408692908 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed A. Alsahli, Alaa Abd‐Alrazaq, Dalia M. Fathy, Sahar A Abdelmohsen, Olfat Abdulgafoor Gushgari, Amal Yousef Abdelwahed

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusTelemedicineIntervention (counseling)Economic shortageHealth careDescriptive statisticsFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Information and communications technology can be used in telenursing to facilitate remote service delivery, thereby helping mitigate the general global nursing shortage as well as particular applications (eg, in geographically remote communities). Telenursing can thus bring services closer to end users, offering patient convenience and reduced hospitalization and health system costs, enabling more effective resource allocation. Objective: This study aims to examine the impact of patients' education and telenursing follow-ups on self-care indicators among patients with type I and type II diabetes mellitus (DM). Methods: In phase I, a cross-sectional descriptive analysis was conducted to evaluate the self-care practices of 400 patients with DM at Kafr El Sheikh University Hospital in Egypt. In phase II, a pretest-posttest experiment was applied with a selected group of 100 patients purposively recruited from phase I due to their low self-care practice knowledge to ascertain the impacts of a 4-week intervention delivered via telenursing. They were reminded via telephone follow-up communication of the importance of adhering to recommendations on physical activity, nutritional intake, and the management of blood sugar (ie, insulin). Data collection was undertaken using a structured quantitative questionnaire, encompassing sociodemographic characteristics, medical symptoms and history, and knowledge of DM. Paired t test analysis was applied to study pre- and postintervention self-care behaviors. Results: Participants had a mean age of 49.7 (SD 11.5) years. More than one-third received their DM diagnosis over a decade previously (135/400, 33.8%) and were obese (147/400, 36.8%). Almost half (176/400, 44%) received insulin, and the majority had cardiac disease (231/400, 57.7%) and the DM symptom of elevated blood sugar levels while fasting (365/400, 91.3%). A relatively high score of DM knowledge was reported (255/400, 63.7%). Males exhibited significantly lower knowledge levels (102/200, 51%) compared to females (153/200, 76.5%; P<.001). The intervention was effective in improving knowledge of DM (t99=30.7, two-tailed; P<.001), self-care practices (t99=53.7, two-tailed; P<.001), and self-care skills (t99= 47, two-tailed; P<.001) among patients with DM. Conclusions: The emergent evidence suggests that patients' education and telenursing follow-ups have the potential to improve self-care behavior in patients with DM. The delivery of frequent nursing reinforcement via telenursing enables improved self-management while contemporaneously reducing the need for patients to visit clinical settings (ie, improving patient condition and reducing net health system costs). The outcomes of this research underscore the need to integrate telenursing within conventional care for DM, and more research is needed to longitudinally assay its efficacy and sustainability over the long term and in different clinical and geographical contexts.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,456

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,327 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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