Designing and evaluating a web-based self-management site for patients with type 2 diabetes - systematic website development and study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given that patients provide the majority of their own diabetes care, patient self-management training has increasingly become recognized as an important strategy with which to improve quality of care. However, participation in self management programs is low. In addition, the efficacy of current behavioural interventions wanes over time, reducing the impact of self-management interventions on patient health. Web-based interventions have the potential to bridge the gaps in diabetes care and self-management. METHODS: Our objective is to improve self-efficacy, quality of life, self-care, blood pressure, cholesterol and glycemic control and promote exercise in people with type 2 diabetes through the rigorous development and use of a web-based patient self-management intervention. This study consists of five phases: (1) intervention development; (2) feasibility testing; (3) usability testing; (4) intervention refinement; and (5) intervention evaluation using mixed methods. We will employ evidence-based strategies and tools, using a theoretical framework of self-efficacy, then elicit user feedback through focus groups and individual user testing sessions. Using iterative redesign the intervention will be refined. Once finalized, the impact of the website on patient self-efficacy, quality of life, self-care, HbA1c, LDL-cholesterol, blood pressure and weight will be assessed through a non-randomized observational cohort study using repeated measures modeling and individual interviews. DISCUSSION: Increasing use of the World Wide Web by consumers for health information and ongoing revolutions in social media are strong indicators that users are primed to welcome a new era of technology in health care. However, their full potential is hindered by limited knowledge regarding their effectiveness, poor usability, and high attrition rates. Our development and research agenda aims to address these limitations by improving usability, identifying characteristics associated with website use and attrition, and developing strategies to sustain patient use in order to maximize clinical outcomes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».