Strengths-Based Behavioral Intervention for Parents of Adolescents With Type 1 Diabetes Using an mHealth App (Type 1 Doing Well): Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supportive parent involvement for adolescents' type 1 diabetes (T1D) self-management promotes optimal diabetes outcomes. However, family conflict is common and can interfere with collaborative family teamwork. Few interventions have used explicitly strengths-based approaches to help reinforce desired management behaviors and promote positive family interactions around diabetes care. OBJECTIVE: The aim of this protocol was to describe the development of a new, strengths-based behavioral intervention for parents of adolescents with T1D delivered via a mobile-friendly Web app called Type 1 Doing Well. METHODS: Ten adolescent-parent dyads and 5 diabetes care providers participated in a series of qualitative interviews to inform the design of the app. The 3- to 4-month pilot intervention will involve 82 parents receiving daily prompts to use the app, in which they will mark the diabetes-related strength behaviors (ie, positive attitudes or behaviors related to living with or managing T1D) their teen engaged in that day. Parents will also receive training on how to observe diabetes strengths and how to offer teen-friendly praise via the app. Each week, the app will generate a summary of the teen's most frequent strengths from the previous week based on parent reports, and parents will be encouraged to praise their teen either in person or from a library of reinforcing text messages (short message service, SMS). RESULTS: The major outcomes of this pilot study will include intervention feasibility and satisfaction data. Clinical and behavioral outcomes will include glycemic control, regimen adherence, family relationships and conflict, diabetes burden, and health-related quality of life. CONCLUSIONS: This strengths-based, mobile health (mHealth) intervention aims to help parents increase their awareness of and efforts to support their adolescents' engagement in positive diabetes-related behaviors. If efficacious, this intervention has the potential to reduce the risk of family conflict, enhance collaborative family teamwork, and ultimately improve diabetes outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02877680; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02877680 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xTAMN5k2).
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».