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Enregistrement W2588196815 · doi:10.2196/diabetes.7221

The Use of Mobile Health to Deliver Self-Management Support to Young People With Type 1 Diabetes: A Cross-Sectional Survey

2017· article· en· W2588196815 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicmHealthPsychological interventionMedicineDiabetes managementSelf-managementGerontologyType 2 diabetesMobile phonePopulationYoung adultDiabetes mellitusCross-sectional studyNursingEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young people living with type 1 diabetes face not only the challenges typical of adolescence, but also the challenges of daily management of their health and evolving understanding of the impact of their diagnosis on their future. Adolescence is a critical time for diabetes self-management, with a typical decline in glycemic control increasing risk for microvascular diabetes complications. To improve glycemic control, there is a need for evidence-based self-management support interventions that address the issues pertinent to this population, utilizing platforms that engage them. Increasingly, mobile health (mHealth) interventions are being developed and evaluated for this purpose with some evidence supporting improved glycemic control. A necessary step to enhance effectiveness of such approaches is to understand young people's preferences for this mode of delivery. OBJECTIVE: A cross-sectional survey was conducted to investigate the current and perceived roles of mHealth in supporting young people to manage their diabetes. METHODS: Young adults (16-24 years) with type 1 diabetes in Auckland, New Zealand, were invited to take part in a survey via letter from their diabetes specialist. RESULTS: A total of 115 young adults completed the survey (mean age 19.5 years; male 52/115, 45%; European 89/115, 77%), with all reporting they owned a mobile phone and 96% (110/115) of those were smartphones. However, smartphone apps for diabetes management had been used by only 33% (38/115) of respondents. The most commonly reported reason for not using apps was a lack of awareness that they existed. Although the majority felt they managed their diabetes well, 63% (72/115) reported wanting to learn more about diabetes and how to manage it. A total of 64% (74/115) respondents reported that they would be interested in receiving diabetes self-management support via text message (short message service, SMS). CONCLUSIONS: Current engagement with mHealth in this population appears low, although the findings from this study provide support for the use of mHealth in this group because of the ubiquity and convenience of mobile devices. mHealth has potential to provide information and support to this population, utilizing mediums commonplace for this group and with greater reach than traditional methods.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,359 · 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