- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05541120
Auswirkung der Patientenfernüberwachung und Patientenaufklärung auf die Patientenaktivierung und glykämische Kontrolle bei Personen mit Typ-2-Diabetes
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Auswirkung der Patientenfernüberwachung und Patientenaufklärung auf die Patientenaktivierung und glykämische Kontrolle bei Personen mit Typ-2-Diabetes
Zusammenfassung
ABSTRAKT
Im Jahr 2021 erhielt das MaineHealth-Telegesundheitsteam von der Health Resources and Services Administration (HRSA) ein fünfjähriges „Evidence-Based Telehealth Network Program“ (EB TNPG) in Höhe von 1,7 Millionen US-Dollar. Dieser Zuschuss zielt darauf ab, den Patientenzugang zu Aufklärungs- und Managementdiensten für Patienten mit Typ-2-Diabetes in der ländlichen Grundversorgungsumgebung von Maine durch die Implementierung von RPM zu verbessern. Die RPM-Geräte werden verwendet, um die Blutzuckerwerte eines Teilnehmers zu Hause am Point-of-Care in Echtzeit direkt in die elektronische Patientenakte von MaineHealth zu übertragen. Während es starke Beweise für Diabetes-Selbstmanagementprogramme wie Living Well with Diabetes gibt, die Bedeutung der Patientenbeteiligung an klinischen Ergebnissen, die Gültigkeit der Patientenaktivierungsmessung (PAM-13®) zur Messung der Patientenaktivierung und die Gesamtwirksamkeit der Patientenfernüberwachung gibt es keine randomisierten kontrollierten Studien zur Patientenaktivierung bei der Patientenfernüberwachung in dieser wichtigen Patientengruppe. Die Forscher wollen dies in dieser Studie angehen, indem sie eine randomisierte kontrollierte Studie zur Verwendung von RPM bei ländlichen Patienten mit schlecht eingestelltem Typ-2-Diabetes durchführen. Die Kontrollgruppe erhält die übliche Versorgung durch den Hausarzt, einschließlich Tools zur Patientenselbstverwaltung, während die Interventionsgruppe die übliche Versorgung + RPM erhält.
Die Forscher gehen davon aus, dass die Teilnahme an RPM mit einer Abnahme des HbA1c, einer Zunahme der Patientenaktivierung, gemessen durch die PAM-13®-Umfrage, und dass eine Zunahme der Patientenaktivierung mit einer Abnahme des HbA1c verbunden sein wird.
STUDIENPROZESS
Die Studie wird über 5 Jahre durchgeführt, und die Teilnehmer werden fortlaufend rekrutiert, wobei insgesamt 70 RPM-Kits jederzeit von einem Drittanbieter, Health Recovery Solutions (HRS), erhältlich sind. Die maximale Gesamtzahl der Teilnehmer, die die Studie aufnehmen kann, beträgt 700, mit 350 Teilnehmern in jedem Arm. Das Studienteam hofft auf eine Gesamteinschreibung von so nahe wie möglich an 700, ist sich jedoch bewusst, dass die Gesamteinschreibung deutlich unter 700 liegen kann. Point-of-Care-Blutzuckerwerte aus dem RPM-Studienarm werden in Echtzeit in die elektronische Patientenakte (Epic) von MaineHealth einfließen. Alle zwei Wochen werden die Werte von einem klinischen Apotheker mit Erfahrung im Diabetesmanagement überprüft. Wenn eine Intervention oder Anpassung des Behandlungsplans des Patienten angezeigt ist, wird sich der Apotheker an das Team des Primary Care Provider (PCP) wenden, um diese Empfehlung abzugeben. Die RPM-Intervention für jeden Teilnehmer beträgt 6 Monate. Zu diesem Zeitpunkt sammelt HRS das elektronische RPM-Tablet und die PAM-13®-Umfrage wird durchgeführt. 9 Monate nach der Registrierung wird der dritte HbA1c-Wert aus der elektronischen Patientenakte erhoben und die dritte Verabreichung von PAM-13® erfolgt.
Die PAM-13®-Umfrage wird über eine von zwei Methoden durchgeführt: 1) elektronisches REDCap-Formular, dessen Link per E-Mail an den Teilnehmer gesendet wird, oder 2) per Telefon, verwaltet vom Studienkoordinator.
Die Rekrutierung von Teilnehmern wird bis Anfang 2026 fortgesetzt. Die Daten werden im Frühjahr und Sommer 2026 analysiert, und das Enddatum der Förderung ist der 31. August 2026.
Diese Studie wurde am 5. August 2022 vom IRB von MaineHealth genehmigt.
Studientyp
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Maine
-
Rockport, Maine, Vereinigte Staaten, 04856
- PenBay Medical Center
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Am Bildungsprogramm „Living Well with Diabetes“ teilnehmen
- Haben Sie einen HbA1c% ≥ 8 in den letzten 6 Monaten
- Einwilligungsfähig sein
- Erwachsen sein (ab 18 Jahren)
Ausschlusskriterien:
- Hauptsächlich durch Endokrinologie wegen ihres Diabetes behandelt (> 1 Besuch bei Endokrinologie in den letzten 12 Monaten)
- Inhaftiert
- PCP nicht in einer der 30 aufgeführten Hausarztpraxen (siehe Anlage Liste der Hausarztpraxen)
- Diagnostiziert mit Typ-1-Diabetes
- Kandidat für die kontinuierliche Glukoseüberwachung, wie von Centers for Medicare und Medicaid Services definiert als Verwendung von mindestens drei Insulininjektionen pro Tag, jede Kombination von Insulinarten
- Schwanger
- Haben zuvor am Living Well with Diabetes/Virtual Diabetes Self-Management Program teilgenommen
- Haben zuvor ein Patienten-Fernüberwachungsgerät für das Diabetes-Management verwendet
- Eine Demenzdiagnose oder eine andere klinische Diagnose haben, die die Teilhabefähigkeit beeinträchtigen würde
- Derzeit Teilnahme an einer anderen klinischen Studie zur Behandlung oder zum Management von Diabetes
- Derzeit im Hospiz eingeschrieben
- Sie befinden sich derzeit in einer Langzeitpflege- oder Rehabilitationseinrichtung
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Kein Eingriff: Gut leben mit Diabetes
Übliche Versorgung ist definiert als Teilnahme am Programm „Gut leben mit Diabetes/Virtual Diabetes Self-Management“, PCP-Evaluierung und -Management, einschließlich Medikationsanpassung oder -interventionen, und andere Arten von Interventionen, je nach klinischer Beurteilung.
Dies kann elektronische Konsultationen zwischen dem Anbieter und einem Apotheker, persönliche Besuche zwischen dem Anbieter und dem Patienten, synchrone telemedizinische Besuche zwischen dem Anbieter und dem Patienten und synchrone telemedizinische Besuche zwischen dem Apotheker und dem Patienten beinhalten.
|
|
|
Experimental: Gut leben mit Diabetes + Patientenfernüberwachung
Die Patienten-Fernüberwachung als Intervention ist definiert als eine Tablet- und Bluetooth-fähige Blutzuckermesstechnologie, die Point-of-Care (POC)-Blutzuckerdaten von einem Patienten außerhalb einer traditionellen klinischen Umgebung sammelt und diese Daten zur Überprüfung und sicheren Übertragung an Epic übermittelt möglicher Eingriff.
|
Die Patienten-Fernüberwachung als Intervention ist definiert als eine Tablet- und Bluetooth-fähige Blutzuckermesstechnologie, die Point-of-Care (POC)-Blutzuckerdaten von einem Patienten außerhalb einer traditionellen klinischen Umgebung sammelt und diese Daten zur Überprüfung und sicheren Übertragung an Epic übermittelt möglicher Eingriff.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Mittlerer HbA1c%
Zeitfenster: 6 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliches glykiertes Hämoglobin
|
6 Monate nach Anmeldung
|
|
Mittlerer HbA1c%
Zeitfenster: 9 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliches glykiertes Hämoglobin
|
9 Monate nach Anmeldung
|
|
Mittlere Veränderung des HbA1c%
Zeitfenster: 6 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliche prozentuale Veränderung des HbA1c vom Ausgangswert bis 6 Monate nach Aufnahme
|
6 Monate nach Anmeldung
|
|
Mittlere Veränderung des HbA1c%
Zeitfenster: 9 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliche prozentuale Veränderung des HbA1c vom Ausgangswert bis 9 Monate nach Aufnahme
|
9 Monate nach Anmeldung
|
|
Prozentsatz der Teilnehmer in jeder Gruppe mit HbA1c < 7 %
Zeitfenster: 6 Monate nach Anmeldung
|
Prozentsatz der Teilnehmer in jeder Gruppe mit HbA1c < 7 %
|
6 Monate nach Anmeldung
|
|
Prozentsatz der Teilnehmer in jeder Gruppe mit HbA1c < 7 %
Zeitfenster: 9 Monate nach Anmeldung
|
Prozentsatz der Teilnehmer in jeder Gruppe mit HbA1c < 7 %
|
9 Monate nach Anmeldung
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
PAM-13 6 Monate nach der Einschreibung
Zeitfenster: 6 Monate nach Anmeldung
|
Umfrage zur PAM-13-Patientenaktivierungsmaßnahme Ungekürzter Skalentitel: Patient Activation Measure 13-Item Survey Minimalwert: 0 Maximalwert: 100 Höhere Werte sind mit besseren Gesundheitsergebnissen verbunden |
6 Monate nach Anmeldung
|
|
PAM-13 9 Monate nach der Einschreibung
Zeitfenster: 9 Monate nach Anmeldung
|
Umfrage zur PAM-13-Patientenaktivierungsmaßnahme Umfrage zur PAM-13-Patientenaktivierungsmaßnahme Ungekürzter Skalentitel: Patient Activation Measure 13-Item Survey Minimalwert: 0 Maximalwert: 100 Höhere Werte sind mit besseren Gesundheitsergebnissen verbunden |
9 Monate nach Anmeldung
|
|
Mittlere Veränderung von PAM-13 nach 6 Monaten
Zeitfenster: 6 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliche Änderung des PAM-13 Patient Activation Measure Survey Scores vom Ausgangswert bis 6 Monate nach der Aufnahme Ungekürzter Skalentitel: Patient Activation Measure 13-Item Survey Minimalwert: 0 Maximalwert: 100 Höhere Werte sind mit besseren Gesundheitsergebnissen verbunden |
6 Monate nach Anmeldung
|
|
Mittlere Veränderung von PAM-13 nach 9 Monaten
Zeitfenster: 9 Monate nach Anmeldung
|
Durchschnittliche Änderung des PAM-13 Patient Activation Measure Survey Scores vom Ausgangswert bis 9 Monate nach der Aufnahme Ungekürzter Skalentitel: Patient Activation Measure 13-Item Survey Minimalwert: 0 Maximalwert: 100 Höhere Werte sind mit besseren Gesundheitsergebnissen verbunden |
9 Monate nach Anmeldung
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Tracy Jalbuena, MD, MaineHealth
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Hibbard JH, Mahoney ER, Stockard J, Tusler M. Development and testing of a short form of the patient activation measure. Health Serv Res. 2005 Dec;40(6 Pt 1):1918-30. doi: 10.1111/j.1475-6773.2005.00438.x.
- Boyle JP, Thompson TJ, Gregg EW, Barker LE, Williamson DF. Projection of the year 2050 burden of diabetes in the US adult population: dynamic modeling of incidence, mortality, and prediabetes prevalence. Popul Health Metr. 2010 Oct 22;8:29. doi: 10.1186/1478-7954-8-29.
- Norris SL, Lau J, Smith SJ, Schmid CH, Engelgau MM. Self-management education for adults with type 2 diabetes: a meta-analysis of the effect on glycemic control. Diabetes Care. 2002 Jul;25(7):1159-71. doi: 10.2337/diacare.25.7.1159.
- Stratton IM, Adler AI, Neil HA, Matthews DR, Manley SE, Cull CA, Hadden D, Turner RC, Holman RR. Association of glycaemia with macrovascular and microvascular complications of type 2 diabetes (UKPDS 35): prospective observational study. BMJ. 2000 Aug 12;321(7258):405-12. doi: 10.1136/bmj.321.7258.405.
- Sacks RM, Greene J, Hibbard J, Overton V, Parrotta CD. Does patient activation predict the course of type 2 diabetes? A longitudinal study. Patient Educ Couns. 2017 Jul;100(7):1268-1275. doi: 10.1016/j.pec.2017.01.014. Epub 2017 Jan 25.
- Hibbard JH, Tusler M. Assessing activation stage and employing a "next steps" approach to supporting patient self-management. J Ambul Care Manage. 2007 Jan-Mar;30(1):2-8. doi: 10.1097/00004479-200701000-00002.
- Hibbard JH, Stockard J, Mahoney ER, Tusler M. Development of the Patient Activation Measure (PAM): conceptualizing and measuring activation in patients and consumers. Health Serv Res. 2004 Aug;39(4 Pt 1):1005-26. doi: 10.1111/j.1475-6773.2004.00269.x.
- Stellefson M, Dipnarine K, Stopka C. The chronic care model and diabetes management in US primary care settings: a systematic review. Prev Chronic Dis. 2013;10:E26. doi: 10.5888/pcd10.120180.
- Glasgow RE, Wagner EH, Schaefer J, Mahoney LD, Reid RJ, Greene SM. Development and validation of the Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC). Med Care. 2005 May;43(5):436-44. doi: 10.1097/01.mlr.0000160375.47920.8c.
- Rademakers J, Nijman J, van der Hoek L, Heijmans M, Rijken M. Measuring patient activation in The Netherlands: translation and validation of the American short form Patient Activation Measure (PAM13). BMC Public Health. 2012 Jul 31;12:577. doi: 10.1186/1471-2458-12-577.
- Almutairi N, Hosseinzadeh H, Gopaldasani V. The effectiveness of patient activation intervention on type 2 diabetes mellitus glycemic control and self-management behaviors: A systematic review of RCTs. Prim Care Diabetes. 2020 Feb;14(1):12-20. doi: 10.1016/j.pcd.2019.08.009. Epub 2019 Sep 20.
- American Diabetes Association. Economic Costs of Diabetes in the U.S. in 2017. Diabetes Care. 2018 May;41(5):917-928. doi: 10.2337/dci18-0007. Epub 2018 Mar 22.
- Andersen JA, Scoggins D, Michaud T, Wan N, Wen M, Su D. Racial Disparities in Diabetes Management Outcomes: Evidence from a Remote Patient Monitoring Program for Type 2 Diabetic Patients. Telemed J E Health. 2021 Jan;27(1):55-61. doi: 10.1089/tmj.2019.0280. Epub 2020 Apr 17.
- Bahrom NH, Ramli AS, Isa MR, Baharudin N, Badlishah-Sham SF, Mohamed-Yassin MS, Abdul-Hamid H. Validity and reliability of the Patient Activation Measure(R) (PAM(R))-13 Malay version among patients with Metabolic Syndrome in primary care. Malays Fam Physician. 2020 Nov 10;15(3):22-34. eCollection 2020.
- Bomba F, Markwart H, Muhlan H, Menrath I, Ernst G, Thyen U, Schmidt S. Adaptation and validation of the German Patient Activation Measure for adolescents with chronic conditions in transitional care: PAM(R) 13 for Adolescents. Res Nurs Health. 2018 Feb;41(1):78-87. doi: 10.1002/nur.21831. Epub 2017 Dec 20.
- Boren SA, Fitzner KA, Panhalkar PS, Specker JE. Costs and benefits associated with diabetes education: a review of the literature. Diabetes Educ. 2009 Jan-Feb;35(1):72-96. doi: 10.1177/0145721708326774.
- Brenk-Franz K, Hibbard JH, Herrmann WJ, Freund T, Szecsenyi J, Djalali S, Steurer-Stey C, Sonnichsen A, Tiesler F, Storch M, Schneider N, Gensichen J. Validation of the German version of the patient activation measure 13 (PAM13-D) in an international multicentre study of primary care patients. PLoS One. 2013 Sep 30;8(9):e74786. doi: 10.1371/journal.pone.0074786. eCollection 2013.
- Chrvala CA, Sherr D, Lipman RD. Diabetes self-management education for adults with type 2 diabetes mellitus: A systematic review of the effect on glycemic control. Patient Educ Couns. 2016 Jun;99(6):926-43. doi: 10.1016/j.pec.2015.11.003. Epub 2015 Nov 22.
- Cunha CM, da Cunha DCPT, Manzato RO, Nepomuceno E, da Silva D, Dantas RAS. Validation of the Brazilian Version of the Patient Activation Measure 13. J Nurs Meas. 2019 Apr 1;27(1):97-113. doi: 10.1891/1061-3749.27.1.97.
- Dieleman JL, Baral R, Birger M, Bui AL, Bulchis A, Chapin A, Hamavid H, Horst C, Johnson EK, Joseph J, Lavado R, Lomsadze L, Reynolds A, Squires E, Campbell M, DeCenso B, Dicker D, Flaxman AD, Gabert R, Highfill T, Naghavi M, Nightingale N, Templin T, Tobias MI, Vos T, Murray CJ. US Spending on Personal Health Care and Public Health, 1996-2013. JAMA. 2016 Dec 27;316(24):2627-2646. doi: 10.1001/jama.2016.16885.
- Egede LE, Williams JS, Voronca DC, Knapp RG, Fernandes JK. Randomized Controlled Trial of Technology-Assisted Case Management in Low Income Adults with Type 2 Diabetes. Diabetes Technol Ther. 2017 Aug;19(8):476-482. doi: 10.1089/dia.2017.0006. Epub 2017 Jun 5.
- Fowles JB, Terry P, Xi M, Hibbard J, Bloom CT, Harvey L. Measuring self-management of patients' and employees' health: further validation of the Patient Activation Measure (PAM) based on its relation to employee characteristics. Patient Educ Couns. 2009 Oct;77(1):116-22. doi: 10.1016/j.pec.2009.02.018. Epub 2009 Apr 7.
- Greene J, Hibbard JH. Why does patient activation matter? An examination of the relationships between patient activation and health-related outcomes. J Gen Intern Med. 2012 May;27(5):520-6. doi: 10.1007/s11606-011-1931-2.
- Haas L, Maryniuk M, Beck J, Cox CE, Duker P, Edwards L, Fisher EB, Hanson L, Kent D, Kolb L, McLaughlin S, Orzeck E, Piette JD, Rhinehart AS, Rothman R, Sklaroff S, Tomky D, Youssef G; 2012 Standards Revision Task Force. National standards for diabetes self-management education and support. Diabetes Care. 2014 Jan;37 Suppl 1(Suppl 1):S144-53. doi: 10.2337/dc14-S144. No abstract available.
- Hellstrom A, Kassaye Tessma M, Flink M, Dahlgren A, Schildmeijer K, Ekstedt M. Validation of the patient activation measure in patients at discharge from hospitals and at distance from hospital care in Sweden. BMC Public Health. 2019 Dec 19;19(1):1701. doi: 10.1186/s12889-019-8025-1.
- Hibbard JH. Using systematic measurement to target consumer activation strategies. Med Care Res Rev. 2009 Feb;66(1 Suppl):9S-27S. doi: 10.1177/1077558708326969. Epub 2008 Dec 3.
- Hibbard JH, Greene J. What the evidence shows about patient activation: better health outcomes and care experiences; fewer data on costs. Health Aff (Millwood). 2013 Feb;32(2):207-14. doi: 10.1377/hlthaff.2012.1061.
- Hibbard JH, Greene J, Shi Y, Mittler J, Scanlon D. Taking the long view: how well do patient activation scores predict outcomes four years later? Med Care Res Rev. 2015 Jun;72(3):324-37. doi: 10.1177/1077558715573871. Epub 2015 Feb 24.
- Hosseinzadeh H, Verma I, Gopaldasani V. Patient activation and Type 2 diabetes mellitus self-management: a systematic review and meta-analysis. Aust J Prim Health. 2020 Dec;26(6):431-442. doi: 10.1071/PY19204.
- Kinney RL, Lemon SC, Person SD, Pagoto SL, Saczynski JS. The association between patient activation and medication adherence, hospitalization, and emergency room utilization in patients with chronic illnesses: a systematic review. Patient Educ Couns. 2015 May;98(5):545-52. doi: 10.1016/j.pec.2015.02.005. Epub 2015 Feb 19.
- Kosar C, Besen DB. Adaptation of a patient activation measure (PAM) into Turkish: reliability and validity test. Afr Health Sci. 2019 Mar;19(1):1811-1820. doi: 10.4314/ahs.v19i1.58.
- Lee MK, Lee KH, Yoo SH, Park CY. Impact of initial active engagement in self-monitoring with a telemonitoring device on glycemic control among patients with type 2 diabetes. Sci Rep. 2017 Jun 20;7(1):3866. doi: 10.1038/s41598-017-03842-2.
- Lee SWH, Chan CKY, Chua SS, Chaiyakunapruk N. Comparative effectiveness of telemedicine strategies on type 2 diabetes management: A systematic review and network meta-analysis. Sci Rep. 2017 Oct 4;7(1):12680. doi: 10.1038/s41598-017-12987-z.
- Lorig K, Ritter PL, Laurent DD, Plant K, Green M, Jernigan VB, Case S. Online diabetes self-management program: a randomized study. Diabetes Care. 2010 Jun;33(6):1275-81. doi: 10.2337/dc09-2153. Epub 2010 Mar 18.
- Lorig K, Ritter PL, Villa FJ, Armas J. Community-based peer-led diabetes self-management: a randomized trial. Diabetes Educ. 2009 Jul-Aug;35(4):641-51. doi: 10.1177/0145721709335006. Epub 2009 Apr 30.
- McDonnell ME. Telemedicine in Complex Diabetes Management. Curr Diab Rep. 2018 May 24;18(7):42. doi: 10.1007/s11892-018-1015-3.
- Melby K, Nygard M, Brobakken MF, Grawe RW, Guzey IC, Reitan SK, Vedul-Kjelsas E, Heggelund J, Lara-Cabrera ML. Test-Retest Reliability of the Patient Activation Measure-13 in Adults with Substance Use Disorders and Schizophrenia Spectrum Disorders. Int J Environ Res Public Health. 2021 Jan 29;18(3):1185. doi: 10.3390/ijerph18031185.
- Michaud TL, Siahpush M, King KM, Ramos AK, Robbins RE, Schwab RJ, Clarke MA, Su D. Program completion and glycemic control in a remote patient monitoring program for diabetes management: Does gender matter? Diabetes Res Clin Pract. 2020 Jan;159:107944. doi: 10.1016/j.diabres.2019.107944. Epub 2019 Nov 23.
- Michaud TL, Siahpush M, Schwab RJ, Eiland LA, DeVany M, Hansen G, Slachetka TS, Boilesen E, Tak HJ, Wilson FA, Wang H, Pagan JA, Su D. Remote Patient Monitoring and Clinical Outcomes for Postdischarge Patients with Type 2 Diabetes. Popul Health Manag. 2018 Oct;21(5):387-394. doi: 10.1089/pop.2017.0175. Epub 2018 Mar 27.
- Moljord IE, Lara-Cabrera ML, Perestelo-Perez L, Rivero-Santana A, Eriksen L, Linaker OM. Psychometric properties of the Patient Activation Measure-13 among out-patients waiting for mental health treatment: A validation study in Norway. Patient Educ Couns. 2015 Nov;98(11):1410-7. doi: 10.1016/j.pec.2015.06.009. Epub 2015 Jun 23.
- Pillay J, Armstrong MJ, Butalia S, Donovan LE, Sigal RJ, Vandermeer B, Chordiya P, Dhakal S, Hartling L, Nuspl M, Featherstone R, Dryden DM. Behavioral Programs for Type 2 Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Network Meta-analysis. Ann Intern Med. 2015 Dec 1;163(11):848-60. doi: 10.7326/M15-1400. Epub 2015 Sep 29.
- Pressman AR, Kinoshita L, Kirk S, Barbosa GM, Chou C, Minkoff J. A novel telemonitoring device for improving diabetes control: protocol and results from a randomized clinical trial. Telemed J E Health. 2014 Feb;20(2):109-14. doi: 10.1089/tmj.2013.0157. Epub 2014 Jan 3.
- Rask KJ, Ziemer DC, Kohler SA, Hawley JN, Arinde FJ, Barnes CS. Patient activation is associated with healthy behaviors and ease in managing diabetes in an indigent population. Diabetes Educ. 2009 Jul-Aug;35(4):622-30. doi: 10.1177/0145721709335004. Epub 2009 Apr 28.
- Robson N, Hosseinzadeh H. Impact of Telehealth Care among Adults Living with Type 2 Diabetes in Primary Care: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomised Controlled Trials. Int J Environ Res Public Health. 2021 Nov 19;18(22):12171. doi: 10.3390/ijerph182212171.
- Salehi S, Olyaeemanesh A, Mobinizadeh M, Nasli-Esfahani E, Riazi H. Assessment of remote patient monitoring (RPM) systems for patients with type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis. J Diabetes Metab Disord. 2020 Jan 10;19(1):115-127. doi: 10.1007/s40200-019-00482-3. eCollection 2020 Jun.
- Skolasky RL, Mackenzie EJ, Riley LH 3rd, Wegener ST. Psychometric properties of the Patient Activation Measure among individuals presenting for elective lumbar spine surgery. Qual Life Res. 2009 Dec;18(10):1357-66. doi: 10.1007/s11136-009-9549-0. Epub 2009 Nov 15.
- Steinsbekk A, Rygg LO, Lisulo M, Rise MB, Fretheim A. Group based diabetes self-management education compared to routine treatment for people with type 2 diabetes mellitus. A systematic review with meta-analysis. BMC Health Serv Res. 2012 Jul 23;12:213. doi: 10.1186/1472-6963-12-213.
- Su D, Michaud TL, Estabrooks P, Schwab RJ, Eiland LA, Hansen G, DeVany M, Zhang D, Li Y, Pagan JA, Siahpush M. Diabetes Management Through Remote Patient Monitoring: The Importance of Patient Activation and Engagement with the Technology. Telemed J E Health. 2019 Oct;25(10):952-959. doi: 10.1089/tmj.2018.0205. Epub 2018 Oct 27.
- Sun C, Sun L, Xi S, Zhang H, Wang H, Feng Y, Deng Y, Wang H, Xiao X, Wang G, Gao Y, Wang G. Mobile Phone-Based Telemedicine Practice in Older Chinese Patients with Type 2 Diabetes Mellitus: Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Jan 4;7(1):e10664. doi: 10.2196/10664.
- Tang PC, Overhage JM, Chan AS, Brown NL, Aghighi B, Entwistle MP, Hui SL, Hyde SM, Klieman LH, Mitchell CJ, Perkins AJ, Qureshi LS, Waltimyer TA, Winters LJ, Young CY. Online disease management of diabetes: engaging and motivating patients online with enhanced resources-diabetes (EMPOWER-D), a randomized controlled trial. J Am Med Inform Assoc. 2013 May 1;20(3):526-34. doi: 10.1136/amiajnl-2012-001263. Epub 2012 Nov 20.
- Tchero H, Kangambega P, Briatte C, Brunet-Houdard S, Retali GR, Rusch E. Clinical Effectiveness of Telemedicine in Diabetes Mellitus: A Meta-Analysis of 42 Randomized Controlled Trials. Telemed J E Health. 2019 Jul;25(7):569-583. doi: 10.1089/tmj.2018.0128. Epub 2018 Aug 20.
- Timpel P, Oswald S, Schwarz PEH, Harst L. Mapping the Evidence on the Effectiveness of Telemedicine Interventions in Diabetes, Dyslipidemia, and Hypertension: An Umbrella Review of Systematic Reviews and Meta-Analyses. J Med Internet Res. 2020 Mar 18;22(3):e16791. doi: 10.2196/16791.
- Wubben DP, Vivian EM. Effects of pharmacist outpatient interventions on adults with diabetes mellitus: a systematic review. Pharmacotherapy. 2008 Apr;28(4):421-36. doi: 10.1592/phco.28.4.421.
Nützliche Links
- Centers For Disease Control and Prevention. National Diabetes Statistics Report, 2020: Estimates of Diabetes and Its Burden in the United States. U.S. Department of Health and Human Services; 2020.
- Centers For Disease Control and Prevention, National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion, Division of Population Health. BRFSS Prevalence & Trend Data
- Centers for Medicare and Medicaid Services. DM-2 (NQF 0059): Diabetes: Hemoglobin A1c (HbA1c) Poor Control (>9%).; 2019. Accessed January 20, 2022.
- Insignia Health, a Phreesia company. Research License Details; Use the PAM® Survey in a Research Study. Insignia Health, a Phreesia company. Published December 20, 2021.
- International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas. IDF Diabetes Atlas. Published 2021
- Lisa A. States with the biggest rural populations. Stacker. Published April 8, 2019.
- Maine Center for Disease Control & Prevention: Rural Health and Primary Care, A Division of the Maine Department of Health and Human Services.
- National Clinical Care Commission. Report to Congress on Leveraging Federal Programs to Prevent and Control Diabetes and Its Complications. Department of Health and Human Services; 2021. Accessed January 31, 2022.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 00000
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .