Community-Based Intelligent Blood Glucose Management for Older Adults With Type 2 Diabetes Based on the Health Belief Model: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of older patients with type 2 diabetes (T2D) is increasing, and effective self-management is crucial for controlling disease progression and its complications. Objective: We designed a home telemedicine intervention that combines telemedicine with health education based on the Health Belief Model (HBM). This study evaluated its effectiveness on self-management in older patients with T2D. Methods: Between March and April 2022, we recruited 198 community-dwelling patients with T2D aged 65 years and older. Patients were randomly assigned to either a control group, which received a conventional diabetes management program, or an intervention group, which received a home telemedicine intervention with a health education program based on the HBM. The intervention lasted 6 months. The primary outcome measured was glycosylated hemoglobin (HbA1c); secondary outcomes included diabetes self-management capacity, self-efficacy, and health beliefs. We collected outcome metrics at baseline, 3 months, and 6 months. Generalized estimating equations were used to compare changes in outcomes. Results: A total of 96.5% (191/198) of patients completed the study. From baseline to 6 months, HbA1c decreased by mean -0.99% (95% CI -1.60% to -0.60%) in the intervention group and mean -0.42% (95% CI -0.90% to 0.90%) in the control group. The intervention group experienced a significantly greater reduction of 0.42% compared to the control group (95% CI 0.12%-0.73%). Furthermore, compared to the control group, the intervention group showed significant improvements in diabetes self-management skills (mean 5.88, 95% CI 4.98-6.79), self-efficacy (mean 9.40, 95% CI 8.15-10.66), and health beliefs (mean 19.54, 95% CI 17.71-21.36) at both 3 and 6 months. Conclusions: Home telemedicine interventions incorporating health education based on the HBM can provide significant benefits for community-dwelling older patients with T2D, potentially offering new avenues for chronic disease prevention and management. However, future large-scale studies are required to further assess their effectiveness and feasibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».