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Enregistrement W4412927200 · doi:10.2196/70748

The Impact of a Digital Digestive Health Program and Telehealth Visits in Socially Vulnerable Populations: Cohort Evaluation

2025· article· en· W4412927200 sur OpenAlexvenueno aff
Sanskriti Varma, Alicen Black, Erin Commons, Pen-Che Ho, Dena M Bravata, Hau Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintTelehealthCohortDigital healthTelemedicineMedicineCohort studyGerontologyEnvironmental healthPsychologyHealth careComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Socially vulnerable populations have less access to quality gastrointestinal (GI) care. Digital telehealth services provided by GI-focused registered dietitian nutritionists (RDNs) and digestive health coaches (HCs) may improve digestive health outcomes by facilitating access to GI care and thereby reduce health care disparities among vulnerable populations. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) evaluate the impact of a digital digestive health program on reducing GI symptoms among socially vulnerable populations and (2) assess whether telehealth visits with digital app use provide additional benefits in symptom reduction compared to digital app use alone among socially vulnerable populations. METHODS: A comprehensive digital digestive care program with optional telehealth visits with RDNs and HCs was provided to US employees of participating companies via their employee benefits. We enrolled participants in the program between 2022 and 2023 who tracked digestive symptoms multiple times at baseline and then over 90 days. We measured changes in GI symptoms from baseline to up to 3 months, comparing those who opted for telehealth visits with those who used the app only. We stratified participants by the median Social Vulnerability Index (SVI) to evaluate symptom improvement across socially vulnerable populations. Multivariable regressions adjusted for age, gender, race, BMI, and preexisting GI conditions. RESULTS: A total of 1656 participants met the inclusion criteria, of which 1362 (82%) scheduled at least one telehealth visit and 294 (18%) used only app-based resources. The majority (n=1417 86%) of participants saw GI symptom improvement, with an average reduction of 60% in symptom burden (P<.001). Participants who used telehealth services and the app had a reduction in symptoms 16% greater than that of app-only users (P=.01). High-SVI participants (ie, those with an SVI score above the median of 0.4, indicating greater social vulnerability) had a 22% greater reduction in GI symptom severity score than app-only high-SVI participants (P=.04). CONCLUSIONS: Digital health solutions may be an important resource in advancing equitable access to quality GI care and addressing disparities among populations with high social vulnerability. Virtual telehealth visits with RDNs and HCs appear to be particularly beneficial in improving digestive symptoms in such populations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,348 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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