eHealth Applications Improve Glycemic Control in Patients With Diabetes: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The eHealth app introduced a chronic disease management module to enhance the efficiency of clinical consultations and facilitate self-health management. However, there was limited information on health outcomes after using the module. OBJECTIVE: This study aimed to examine the health outcomes of individuals who used the health management module of an individualized electronic application compared to those who did not. METHODS: A randomized controlled trial was conducted with 165 participants, with 82 participants assigned to the control group and 83 participants assigned to the intervention group. Randomization was done via a computer randomizer to evaluate the impact of the eHealth chronic disease management module installation on clinical outcomes such as blood pressure, hemoglobin A1c (HbA1c), renal function tests, estimated glomerular filtration rate, and urine albumin/creatinine ratio. Data were collected at baseline and at follow-up visits at 4 and 8 months. Student t tests and chi-square tests were performed to analyze the difference between the intervention and control groups and examined the potential impact of the use of the eHealth chronic disease management module on various health outcomes. RESULTS: In total, 161 participants were included in the analysis, with an average age of 66.58 (SD 9.75) and 66.49 (SD 8.45) years in control and intervention group respectively. After 4 months, the intervention group showed better glycemic control, with significantly lower mean HbA1c levels (mean 6.76%, SD 0.64%) compared to the control group (mean 7.09%, SD 0.82%, P=.007). Also, more participants in intervention group achieved optimal HbA1c levels (n=58, 73.4%; P=.004) compared to the control group (n=36, 49.3%) in month 4. App usage had significantly decreased when comparing the usage after 4 months (mean 1.88 points, SD 0.81 points) and month 8 (mean 1.39 points, SD 0.72 points; P<.001). The results indicated better glycemic control for participants using the module in a relatively shorter period of time, and app adherence was the key for the continuous optimal glycemic control. CONCLUSIONS: These findings support the potential of the module for clinical application in patients with suboptimal glycemic control. The long-term benefit of the module may be affected by the compliance of participants to the module. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Register ChiCTR2500108895; https://www.chictr.org.cn/showprojEN.html?proj=214865.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».