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Enregistrement W2766651266 · doi:10.2196/diabetes.8966

A Novel Approach to Identifying Barriers and Facilitators in Raising a Child With Type 1 Diabetes: Qualitative Analysis of Caregiver Blogs

2017· article· en· W2766651266 sur OpenAlexvenueno aff
Sean M. Oser, Erin L. McGinley, Heather L. Stuckey

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPenn State College of MedicinePennsylvania State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésType 1 diabetesThe InternetDistressPsychologyPeer supportQuality (philosophy)Internet privacyDevelopmental psychologyMedicineDiabetes mellitusClinical psychologyWorld Wide WebPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With rising incidence of type 1 diabetes (T1D) diagnoses among children and the high levels of distress experienced by the caregivers of these children, caregiver support is becoming increasingly important. Historically, relatively few support resources have existed. Increasing use of the Internet, and blogs in particular, has seen a growth of peer support between caregivers of children with T1D. However, little is known about the type and quality of information shared on T1D caregiver blogs. At the same time, the information on such blogs offers a new window into what challenges and successes caregivers experience in helping to manage their children's T1D. OBJECTIVE: The purpose of this study was to (1) analyze blogs of caregivers to children with T1D to better understand the challenges and successes they face in raising a child with T1D, and (2) assess the blogs for the presence of unsafe or inaccurate clinical information or advice. METHODS: An inductive thematic qualitative study was conducted of three blogs authored by caregivers of children living with T1D, which included 140 unique blog posts and 663 associated comments. Two physician investigators evaluated the blogs for presence of clinical or medical misinformation. RESULTS: Five major themes emerged: (1) the impact of the child's diagnosis, (2) the burden of intense self-management experienced in caring for a child with T1D, (3) caregivers' use of technology to ease their fear of hypoglycemia and impacts that device alarms associated with this technology have on caregiver burden, (4) caregivers' perceptions of frequently missed or delayed diagnosis of T1D and the frustration this causes, and (5) the resilience that caregivers develop despite the burdens they experience. Misinformation was exceedingly rare and benign when it did occur. CONCLUSIONS: Blog analysis represents a novel approach to understand the T1D caregiver's experience. This qualitative study found many challenges that caregivers face in raising a child with T1D. Despite the many barriers caregivers face in managing their children's T1D, they find support through advocacy efforts and peer-to-peer blogging. Blogs provide a unique avenue for support, with only rare and benign findings of medical misinformation, and may be a resource that diabetes care providers can consider offering to families for support.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,326 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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