MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801511884 · doi:10.2196/medinform.9629

Diabetes-Related Behavior Change Knowledge Transfer to Primary Care Practitioners and Patients: Implementation and Evaluation of a Digital Health Platform

2018· article· en· W2801511884 sur OpenAlexaffvenueabout
Samina Abidi, Michael Vallis, Helena Piccinini‐Vallis, Syed Ali Imran, Syed Sibte Raza Abidi

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital healthPrimary careKnowledge transferHealth careKnowledge managementComputer scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Behavioral science is now being integrated into diabetes self-management interventions. However, the challenge that presents itself is how to translate these knowledge resources during care so that primary care practitioners can use them to offer evidence-informed behavior change support and diabetes management recommendations to patients with diabetes. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and evaluate a computerized decision support platform called "Diabetes Web-Centric Information and Support Environment" (DWISE) that assists primary care practitioners in applying standardized behavior change strategies and clinical practice guidelines-based recommendations to an individual patient and empower the patient with the skills and knowledge required to self-manage their diabetes through planned, personalized, and pervasive behavior change strategies. METHODS: A health care knowledge management approach is used to implement DWISE so that it features the following functionalities: (1) assessment of primary care practitioners' readiness to administer validated behavior change interventions to patients with diabetes; (2) educational support for primary care practitioners to help them offer behavior change interventions to patients; (3) access to evidence-based material, such as the Canadian Diabetes Association's (CDA) clinical practice guidelines, to primary care practitioners; (4) development of personalized patient self-management programs to help patients with diabetes achieve healthy behaviors to meet CDA targets for managing type 2 diabetes; (5) educational support for patients to help them achieve behavior change; and (6) monitoring of the patients' progress to assess their adherence to the behavior change program and motivating them to ensure compliance with their program. DWISE offers these functionalities through an interactive Web-based interface to primary care practitioners, whereas the patient's self-management program and associated behavior interventions are delivered through a mobile patient diary via mobile phones and tablets. DWISE has been tested for its usability, functionality, usefulness, and acceptance through a series of qualitative studies. RESULTS: For the primary care practitioner tool, most usability problems were associated with the navigation of the tool and the presentation, formatting, understandability, and suitability of the content. For the patient tool, most issues were related to the tool's screen layout, design features, understandability of the content, clarity of the labels used, and navigation across the tool. Facilitators and barriers to DWISE use in a shared decision-making environment have also been identified. CONCLUSIONS: This work has provided a unique electronic health solution to translate complex health care knowledge in terms of easy-to-use, evidence-informed, point-of-care decision aids for primary care practitioners. Patients' feedback is now being used to make necessary modification to DWISE.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical InformaticsMême sujetDiabetes Management and EducationTravaux en français237 207