Abstract
Objective To determine the effectiveness of telemedicine in the delivery of diabetes care in low- and middle-income countries.
Methods We searched seven databases up to July 2020 for randomized controlled trials investigating the effectiveness of telemedicine in the delivery of diabetes care in low- and middle-income countries. We extracted data on the study characteristics, primary end-points and effect sizes of outcomes. Using random effects analyses, we ran a series of meta-analyses for both biochemical outcomes and related patient properties.
Findings We included 31 interventions in our meta-analysis. We observed significant standardized mean differences of −0.38 for glycated haemoglobin (95% confidence interval, CI: −0.52 to −0.23; I2 = 86.70%), −0.20 for fasting blood sugar (95% CI: −0.32 to −0.08; I2 = 64.28%), 0.81 for adherence to treatment (95% CI: 0.19 to 1.42; I2 = 93.75%), 0.55 for diabetes knowledge (95% CI: −0.10 to 1.20; I2 = 92.65%) and 1.68 for self-efficacy (95% CI: 1.06 to 2.30; I2 = 97.15%). We observed no significant treatment effects for other outcomes, with standardized mean differences of −0.04 for body mass index (95% CI: −0.13 to 0.05; I2 = 35.94%), −0.06 for total cholesterol (95% CI: −0.16 to 0.04; I2 = 59.93%) and −0.02 for triglycerides (95% CI: −0.12 to 0.09; I2 = 0%). Interventions via telephone and short message service yielded the highest treatment effects compared with services based on telemetry and smartphone applications.
Conclusion Although we determined that telemedicine is effective in improving several diabetes-related outcomes, the certainty of evidence was very low due to substantial heterogeneity and risk of bias.
Objetivo Determinar la eficacia de la telemedicina en la prestación de servicios de atención sanitaria de la diabetes en los países con ingresos bajos y pocos medios.
Métodos Se realizaron búsquedas en siete bases de datos hasta julio de 2020 para encontrar ensayos controlados aleatorios que investigaran la eficacia de la telemedicina en la prestación de servicios de atención de la diabetes en países con ingresos bajos y pocos medios. Se extrajeron datos sobre las características del estudio, las principales variables de evaluación y los tamaños del efecto de los resultados. Utilizando el análisis de los efectos aleatorios, realizamos una serie de metaanálisis tanto para los resultados bioquímicos como para las propiedades relacionadas con los pacientes.
Resultados Incluimos 31 intervenciones en nuestro metaanálisis. Se observaron diferencias medias estandarizadas significativas de -0,38 para la hemoglobina glicosilada (intervalo de confianza del 95%, IC: -0,52 a -0,23; I2 = 86,70%), -0,20 para la glucemia en ayunas (IC del 95%: -0,32 a -0,08; I2 = 64,28%), 0,81 para el cumplimiento del tratamiento (IC del 95%: 0,19 a 1,42; I2 = 93,75%), 0,55 para el conocimiento de la diabetes (IC del 95%: 0,10 a 1,20; I2 = 92,65%) y 1,68 para la autoeficacia (IC del 95%: 1,06 a 2,30; I2 = 97,15%). No se observaron efectos significativos del tratamiento para otros resultados, con diferencias medias estandarizadas de -0,04 para el índice de masa corporal (IC del 95%: -0,13 a 0,05; I2 = 35,94%), -0,06 para el colesterol total (IC del 95%: -0,16 a 0,04; I2 = 59,93%) y -0,02 para los triglicéridos (IC del 95%: -0,12 a 0,09; I2 = 0%). Las intervenciones telefónicas y el servicio de mensajes cortos de texto produjeron los efectos de tratamiento más altos en comparación con los servicios basados en la telemetría y las aplicaciones de los teléfonos inteligentes.
Conclusión Aunque se determinó que la telemedicina es eficaz para mejorar varios resultados relacionados con la diabetes, la certeza de las pruebas fue muy baja debido a la considerable heterogeneidad y el riesgo de sesgo.
Methods We searched seven databases up to July 2020 for randomized controlled trials investigating the effectiveness of telemedicine in the delivery of diabetes care in low- and middle-income countries. We extracted data on the study characteristics, primary end-points and effect sizes of outcomes. Using random effects analyses, we ran a series of meta-analyses for both biochemical outcomes and related patient properties.
Findings We included 31 interventions in our meta-analysis. We observed significant standardized mean differences of −0.38 for glycated haemoglobin (95% confidence interval, CI: −0.52 to −0.23; I2 = 86.70%), −0.20 for fasting blood sugar (95% CI: −0.32 to −0.08; I2 = 64.28%), 0.81 for adherence to treatment (95% CI: 0.19 to 1.42; I2 = 93.75%), 0.55 for diabetes knowledge (95% CI: −0.10 to 1.20; I2 = 92.65%) and 1.68 for self-efficacy (95% CI: 1.06 to 2.30; I2 = 97.15%). We observed no significant treatment effects for other outcomes, with standardized mean differences of −0.04 for body mass index (95% CI: −0.13 to 0.05; I2 = 35.94%), −0.06 for total cholesterol (95% CI: −0.16 to 0.04; I2 = 59.93%) and −0.02 for triglycerides (95% CI: −0.12 to 0.09; I2 = 0%). Interventions via telephone and short message service yielded the highest treatment effects compared with services based on telemetry and smartphone applications.
Conclusion Although we determined that telemedicine is effective in improving several diabetes-related outcomes, the certainty of evidence was very low due to substantial heterogeneity and risk of bias.
Objetivo Determinar la eficacia de la telemedicina en la prestación de servicios de atención sanitaria de la diabetes en los países con ingresos bajos y pocos medios.
Métodos Se realizaron búsquedas en siete bases de datos hasta julio de 2020 para encontrar ensayos controlados aleatorios que investigaran la eficacia de la telemedicina en la prestación de servicios de atención de la diabetes en países con ingresos bajos y pocos medios. Se extrajeron datos sobre las características del estudio, las principales variables de evaluación y los tamaños del efecto de los resultados. Utilizando el análisis de los efectos aleatorios, realizamos una serie de metaanálisis tanto para los resultados bioquímicos como para las propiedades relacionadas con los pacientes.
Resultados Incluimos 31 intervenciones en nuestro metaanálisis. Se observaron diferencias medias estandarizadas significativas de -0,38 para la hemoglobina glicosilada (intervalo de confianza del 95%, IC: -0,52 a -0,23; I2 = 86,70%), -0,20 para la glucemia en ayunas (IC del 95%: -0,32 a -0,08; I2 = 64,28%), 0,81 para el cumplimiento del tratamiento (IC del 95%: 0,19 a 1,42; I2 = 93,75%), 0,55 para el conocimiento de la diabetes (IC del 95%: 0,10 a 1,20; I2 = 92,65%) y 1,68 para la autoeficacia (IC del 95%: 1,06 a 2,30; I2 = 97,15%). No se observaron efectos significativos del tratamiento para otros resultados, con diferencias medias estandarizadas de -0,04 para el índice de masa corporal (IC del 95%: -0,13 a 0,05; I2 = 35,94%), -0,06 para el colesterol total (IC del 95%: -0,16 a 0,04; I2 = 59,93%) y -0,02 para los triglicéridos (IC del 95%: -0,12 a 0,09; I2 = 0%). Las intervenciones telefónicas y el servicio de mensajes cortos de texto produjeron los efectos de tratamiento más altos en comparación con los servicios basados en la telemetría y las aplicaciones de los teléfonos inteligentes.
Conclusión Aunque se determinó que la telemedicina es eficaz para mejorar varios resultados relacionados con la diabetes, la certeza de las pruebas fue muy baja debido a la considerable heterogeneidad y el riesgo de sesgo.
| Translated title of the contribution | La telemedicina para la atención de la diabetes en los países con ingresos bajos y pocos medios: Examen sistemático y metaanálisis |
|---|---|
| Original language | Multiple languages |
| Pages (from-to) | 209-220B |
| Number of pages | 14 |
| Journal | Bulletin of the World Health Organization |
| Volume | 99 |
| Issue number | 3 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - Mar 2021 |
Keywords
- telemedicine
- diabetes
- low- and middle-income countries
