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Enregistrement W4410632752 · doi:10.2196/67014

Impact of Pharmacist-Led Continuous Glucose Monitoring on Clinical Outcomes in People With Type 2 Diabetes in Primary Care: Protocol for a Prospective Cohort Study

2025· article· en· W4410632752 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin Cowart, Raechel T. White, Kevin Olson, Nicholas W. Carris, Karim Hanna, Janice C. Zgibor

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicPharmacistCohortType 2 diabetesProspective cohort studyCohort studyIntervention (counseling)Diabetes mellitusPhysical therapyFamily medicinePharmacyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Continuous glucose monitoring (CGM) is increasingly being recognized as the new standard of care for glycemic monitoring in people with type 2 diabetes (T2D). However, despite advances in therapeutics and technology, glycemic control remains suboptimal. Team-based approaches involving pharmacists, particularly in primary care, have shown to be effective in addressing these shortcomings yet have not been rigorously evaluated in the literature. Objective Herein we present the protocol for a study that seeks to evaluate the change in hemoglobin A1c (HbA1c) in people with T2D using CGM under a pharmacist-led approach as compared with a pharmacist-led approach using no CGM (only self-monitoring blood glucose with a glucometer). We will also assess changes in CGM-derived glycemic outcomes, health behavior, and safety outcomes among the pharmacist-led CGM cohort. Methods This is a 12-week prospective cohort study in an academic family medicine department. We will enroll adults with T2D and a HbA1c level of ≥8%. Participants in the intervention cohort will wear a CGM sensor (FreeStyle Libre 2) for 12 weeks and receive structured diabetes self-management education and support from a pharmacist. Each participant in the intervention group will have 5 visits with a pharmacist. The primary objective is the between-group difference in change in HbA1c levels from baseline to 12 weeks between the intervention and historical cohort. Secondary objectives include a change in CGM-derived metrics among the intervention group from baseline to 12 weeks, and a change in health behavior via the Summary of Diabetes Self-Care Activities measure from baseline to 12 weeks in the intervention cohort. A CGM survey will also be administered to participants in the intervention cohort to evaluate changes in diet, physical activity, general lifestyle, and medication adherence. Safety endpoints will also be evaluated. The primary and secondary outcomes will be analyzed within and between groups using descriptive statistics, with a multivariable regression analysis conducted as appropriate to adjust for potential known confounding effects. Results This study was funded in July 2023. We began enrolling participants in December 2024. At the time of writing, 3 participants have been enrolled. It is anticipated that we will conclude this study in December 2025 and expect to disseminate results in March 2026. Conclusions Results of this study will further elucidate the role of pharmacist-led CGM in primary care. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT06572306; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06572306 International Registered Report Identifier (IRRID) PRR1-10.2196/67014

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,445 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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