Using an mHealth App to Transition Care of Type 1 Diabetes from Parents to Teens: Protocol for a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 1 diabetes mellitus (T1DM) afflicts approximately 154,000 people under the age of 20 in the United States. Most people with T1DM are diagnosed at a young age, and parents have to take on the responsibility of T1DM management. Eventually, the child must begin to transition to self-management. Adolescents often struggle to take on responsibility for all the necessary tasks to successfully self-manage their T1DM. In fact, approximately three-quarters of adolescents are not achieving American Diabetes Association–recommended glycated hemoglobin (HbA1c) targets. This lack of adherence can lead to negative health outcomes. Objective: The goals of this interdisciplinary proposal are as follows: (1) to develop a unique and theory-driven technology using a mobile phone app to promote self-management behaviors for adolescents aged 10-15 years with T1DM and their parents and (2) to explore the feasibility and impact of the self-management mobile app. Methods: This study has two phases: app development and pilot testing. In the app development phase, the app will be conceptualized and a prototype will be tested. In Phase 2, the mobile app will undergo pilot testing to determine its feasibility and impact on diabetes self-management. Results: The pilot test was launched in September 2017. Data collection for the final pilot test is underway, and results are forthcoming. Conclusions: Adolescents with T1DM and their parents can have a difficult time managing the transition of diabetes care. It is hoped that this app can help. The focus groups and prototype testing have indicated promising outcomes of app use. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT03436628; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03436628 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/72tHXTE2Z) International Registered Report Identifier (IRRID): RR1-10.2196/10803
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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 | 0,031 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,011 |
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 ».