Transition Education for Young Adults With Type 1 Diabetes: Pilot Feasibility Study for a Group Telehealth Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young adults with type 1 diabetes (T1D) experience a decline in glycemic outcomes and gaps in clinical care. A diabetes education and support program designed for young adults was delivered through group videoconference and mobile Web. OBJECTIVE: The objective of our study was to assess the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the program as measured by attendance and webpage views, satisfaction, and pre- and postintervention psychosocial outcomes, respectively. METHODS: Young adults aged 18-25 years were recruited to attend five 30-minute group diabetes education videoconferences during an 8-week period. Videoconferences included an expert presentation followed by a moderated group discussion. Within 48 hours of each videoconference, participants were sent a link to more information on the study website. Feasibility was assessed using data on videoconference attendance and webpage views. Acceptability was assessed via a Satisfaction Survey completed at the conclusion of the study. Descriptive statistics were generated. Preliminary efficacy was assessed via a survey to measure changes in diabetes-specific self-efficacy and diabetes distress. Pre- and postintervention data were compared using paired samples t tests. RESULTS: In this study, 20 young adults (mean age 19.2 [SD 1.1] years) attended an average of 5.1 (SD 1.0) videoconferences equivalent to 153 (SD 30.6) minutes of diabetes education per participant during an 8-week period. Average participant satisfaction scores were 62.2 (SD 2.6) out of a possible 65 points. A total of 102 links sent via text message (short message service) or email resulted in 504 webpage views. There was no statistically significant difference between pre- and postintervention diabetes-specific self-efficacy or diabetes-related distress. CONCLUSIONS: Delivery of diabetes education via group videoconference using mobile Web follow-up is feasible and acceptable to young adults with T1D. This model of care delivery has the potential to improve attendance, social support, and patient-reported satisfaction. Nevertheless, further research is required to establish the effect on long-term psychosocial and glycemic outcomes.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».