Online education for gluten‐free diet teaching: Development and usability testing of an e‐learning module for children with concurrent celiac disease and type 1 diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Celiac disease (CD), the most common genetically-based food intolerance, affects 3% to 16% of children with type 1 diabetes (T1D). Treatment involves lifelong adherence to a gluten-free diet (GFD). Individualized dietary education is resource-intensive. We, therefore, sought to develop and test the usability of an e-learning module aimed at educating patients and caregivers regarding implementation of the GFD in children with concurrent CD and T1D. METHODS: An interactive e-learning module was developed based on extensive review of CD, T1D, and educational literature. A mixed-methods usability testing approach was used to refine and evaluate the module, using qualitative semi-structured interviews, observations, and satisfaction and knowledge questionnaires in two iterative cycles. The module was refined based on themes identified from each usability cycle. RESULTS: Eighteen patients (8 in cycle 1, 10 in cycle 2) and 15 caregivers (7 in cycle 1, 8 in cycle 2) participated. Patient participants had CD and T1D for a mean (SD) of 6.1 ± 5.1 and 8.3 ± 5.5 years, respectively. Their mean age was 13.5 ± 4.5 years. Thematic analysis of usability interviews showed the module to be appealing and resulted in minor module revisions after each cycle to improve usability. Mean satisfaction scores post-module completion were high (4.67 ± 0.54), indicating participants were "very satisfied" with the education. Knowledge test scores increased significantly from pre- to post-module completion (P = 0.001). CONCLUSION: A multifaceted user-centered usability approach demonstrated that an innovative, interactive e-learning module is effective in knowledge retention and can provide comprehensive and accessible information in the implementation of the GFD teaching in children with CD and T1D.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle