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Enregistrement W4410219179 · doi:10.2196/69061

Continuous Glucose Monitoring in Primary Care: Multidisciplinary Pilot Implementation Study

2025· article· en· W4410219179 sur OpenAlexvenueno aff
Alyssa H. Zadel, Katia Chiampas, Katrina Maktaz, John G. Keller, Kathy W. O'Gara, Ludy Alexandra Vargas, Angela Tzortzakis, Micah J. Eimer, Emily D. Szmuilowicz

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMultidisciplinary approachContinuous glucose monitoringMultidisciplinary teamPrimary careMedicineComputer scienceNursingPolitical scienceFamily medicineDiabetes mellitusWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Continuous glucose monitoring (CGM) is used to assess glycemic trends and guide therapeutic changes for people with diabetes. We aimed to increase patient access to this tool by equipping primary care physicians (PCPs) to accurately interpret and integrate CGM into their practice via a multidisciplinary team approach. Objective: The primary objective of this study was to evaluate the feasibility and effectiveness of integrating CGM into primary care clinics using a multidisciplinary approach that included a clinical pharmacist (PharmD) and a certified diabetes care and education specialist (CDCES). Methods: Eighteen PCPs received a 1-hour video training module from an endocrinologist teaching a systematic stepwise approach to CGM interpretation. Patient inclusion criteria included type 2 diabetes mellitus, ≥18 years old, hemoglobin A1c (HbA1c) ≥8% or concern for hypoglycemia, and no previous CGM use or an endocrinology visit in the past year. Patients saw physician extenders (CDCES or a PharmD) for professional CGM placement and education on nutrition, medication administration, and physical activity goals based on the PCP's recommendations. The CDCES or PharmD reviewed CGM data with patients and collaborated with PCPs to adjust the care plan, informed by the systematic stepwise approach to CGM interpretation. Patients either converted to personal CGM if desired or had a second professional CGM device placed after ≥1 month from the initial professional CGM placement and obtained a postintervention HbA1c measurement at ≥3 months from the initial HbA1c measurement. The primary outcomes were time in range, HbA1c, and average time from referral to the first CGM device placement. Follow-up continued with the CDCES or PharmD until patients met the study discharge criteria of HbA1c level ≤7%. Paired t tests with 1-sided P values were used to assess changes in glucose metrics from the initial to postintervention measurements. The McNemar test was used to determine the significance of change in patients meeting the goal of ≥70% time in the target range of 70-180 mg/dL. Results: The CGM users (n=46) had a mean (SD) age of 62.39 (14.57) years, and 14/46 participants (30%) were female. The mean (SD) time in range increased by 28.06%, from 43.25% (33.41%) at baseline to 71.31% (25.49%) postintervention (P<.001), due to reduced hyperglycemia. The proportion of CGM users meeting the consensus target of the time in range ≥70% increased from 23.81% to 57.14% (P<.001). Postintervention HbA1c decreased by an average of 2.37%, from 9.68% (1.78%) to 7.31% (1.32%; P<.001). Conclusions: The integration of CGM into primary care clinics to increase patient access is feasible and effective using a multidisciplinary approach.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,624

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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