Text Messaging and Type 1 Diabetes Management: Qualitative Study Exploring Interactions Among Patients and Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diffusion of information and communication technologies (ICTs) in type 1 diabetes (T1D) management has generated a debate on the ways in which ICTs can support the patient-provider relationship. Several studies have focused on text messages. Most of the literature proposes quantitative analysis of the impact of text messaging on the clinical conditions of patients and/or their satisfaction with the technology, while the qualitative studies have focused mainly on patients' perceptions about strengths and weaknesses of this technology. OBJECTIVE: In contrast to past studies, we adopted a qualitative approach for the in-depth examination of patient-health care professionals' interactions in text messaging. METHODS: The study focused on the use of the Trento Cartella Clinica del Cittadino Diabetes System (TreC-DS), a digital platform with a built-in messaging system, in two diabetes centers, integrating message analysis with interviews with patients and health care professionals. Each center focused on a specific patient profile: the first one focused on pregnant women with T1D and the second one focused on adult patients with poorly controlled diabetes. RESULTS: The main results of the study were as follows: (1) Health care professionals and patients perceived the messaging system as useful for sharing information (ie, pregnant women for prescriptions and adults with poorly controlled diabetes for advice); (2) The content and communication styles of the two centers differed: in the case of pregnant women, interactions via text messaging were markedly prescriptive, while in the case of adult patients with poorly controlled diabetes, they were conceived as open dialogues; and (3) Conversations were initiated mainly by professionals; in the cases considered, it was mainly the diabetes center that decided whether a messaging conversation was needed. CONCLUSIONS: The results show how the features of interactions of text messaging changed based on the patient profiles in two different centers. In addition, in both diabetes centers that were involved, the system seems to have laid a foundation for a closer relationship between patients and health care professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».