New-Onset Diabetes Educator to Educate Children and Their Caregivers About Diabetes at the Time of Diagnosis: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes self-management education is essential at the time of diagnosis. We developed the New-Onset Diabetes Educator (NODE), an animation-based educational web application for type 1 diabetes mellitus patients. OBJECTIVE: Our hypothesis is that NODE is a feasible, effective and user-friendly intervention in improving diabetes self-management education delivery to child/caregiver-dyads at the time of diagnosis. METHODS: We used a pragmatic parallel randomized trial design. Dyads were recruited within 48 hours of diagnosis and randomized into a NODE-enhanced diabetes self-management education or a standard diabetes self-management education group. Dyads randomized in the NODE group received the intervention on an iPad before receiving the standard diabetes self-management education with a nurse educator. The Diabetes Knowledge Test 2 assessed disease-specific knowledge pre- and postintervention in both groups, and was compared using t tests. Usability of the NODE mobile health intervention was assessed in the NODE group. RESULTS: We recruited 16 dyads (mean child age 10.75, SD 3.44). Mean Diabetes Knowledge Test 2 scores were 14.25 (SD 4.17) and 18.13 (SD 2.17) pre- and postintervention in the NODE group, and 15.50 (SD 2.67) and 17.38 (SD 2.26) in the standard diabetes self-management education group. The effect size was medium (Δ=0.56). Usability ratings of NODE were excellent. CONCLUSIONS: NODE is a feasible mobile health strategy for type 1 diabetes education. It has the potential to be an effective and scalable tool to enhance diabetes self-management education at time of diagnosis, and consequently, could lead to improved long-term clinical outcomes for patients living with the disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».