A scoping review of digital solutions in diabetes outpatient care: Functionalities and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital interventions are increasingly used in outpatient diabetes care to address growing healthcare demands and workforce limitations. This study investigates the functionalities of digital solutions and their impact on Quadruple Aim outcomes: enhancing population health, improving patient experience, supporting clinician well-being, and reducing healthcare costs. METHODS: We followed Joanna Briggs Institute guidelines, searching PubMed, Embase, Cochrane, Scopus, and Web of Science (January 2019-February 2024). Included studies reported digital diabetes interventions with outcomes directly relevant to the Quadruple Aim. Each intervention was mapped to a digital solution horizon: Horizon 1 involves foundational digital workflows; Horizon 2 leverages real-time data to create analytics; Horizon 3 encompasses transformative uses, such as predictive analytics. RESULTS: We identified 4,397 articles with 56 meeting the inclusion criteria. Interventions included telehealth (n = 15), mobile health (mHealth) (n = 20), combined telehealth and mHealth (n = 14), robotics (n = 1), electronic medical records (n = 1), and artificial intelligence (n = 5). Most interventions (n = 51) were categorised as Horizon 1, with 10 adopting Horizon 2, 5 using Horizon 3, and 10 spanning multiple horizons. Regarding Quadruple Aim outcomes, 44 studies addressed population health (41 positive), 31 targeted patient experience (29 positive), 4 focused on clinician well-being (3 positive), and 6 on cost reduction (4 positive). CONCLUSION: Digital solutions have demonstrated measurable benefits, particularly in population health and patient experience. Most interventions remain at Horizon 1. Advancing these digital solutions to Horizon 2 and 3 is essential for system-wide transformation. Future research should include cost efficiency and clinician experience alongside evaluations of population health and patient experience.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».