Transitional Needs of Australian Young Adults With Type 1 Diabetes: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young adulthood is marked by transitions that impact diabetes self-management behaviors, which require ongoing diabetes education and support. Traditional diabetes education programs and services currently do not meet the needs of many young adults with type 1 diabetes mellitus (T1DM) as they continue to fall through the cracks of clinical services. Age-centered diabetes education programs and services present an opportunity for young adults to meet in a supportive environment and gain a better understanding about diabetes management. OBJECTIVE: The aim of the study was to identify the health and well-being needs of Australian young adults aged between 18 and 35 years with T1DM to develop appropriate solutions to keep them engaged with diabetes self-management. METHODS: In total, 13 semistructured individual interviews and self-reported surveys were obtained to understand participants' experiences with diabetes education programs and services. Together with survey data, transcribed interviews were analyzed into themes and categories using comparative analysis to identify the health and well-being needs of young adults with T1DM during young adulthood. RESULTS: Diabetes education and service needs for young adults with T1DM related to improving access to existing diabetes education programs and services, having credible informational resources, as well as having personalized diabetes management advice. Participants especially valued relevant and real-time information and opportunities for peer support, mostly sourced from Web-based platforms. CONCLUSIONS: There is a need for diabetes education programs and services to be age-appropriate and easily accessible, to provide relevant and credible information, and to provide opportunities for peer support to better support young adults with T1DM. These findings also support the use of diabetes education programs or services delivered online through mHealth systems in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».