Designing Online and Mobile Diabetes Education for Fathers of Children With Type 1 Diabetes: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fathers make unique and central contributions to the health of their children. However, research in type 1 diabetes (T1D) education largely ignores the needs of fathers, including during the development of online and mobile educational materials. OBJECTIVE: The purpose of this study was to solicit and incorporate input from fathers of children with T1D into the design, content, and infrastructure of a suite of online diabetes self-management education and support (DSMES) resources. METHODS: The study took part in three phases: (1) exploratory research, (2) website and subdomain development, and (3) evaluation. Fathers of children with T1D (n=30) completed surveys and semistructured qualitative interviews. Thematic content analysis was used to identify fathers' content and design preferences. An online DSMES website (T1DToolkit.org) and a separate mobile subdomain targeting fathers (Mobile Diabetes Advice for Dads, or mDAD) were developed. A prototype of the site for fathers was evaluated by 33 additional father participants. End user feedback was elicited via survey. RESULTS: Participants in the exploratory phase were enthusiastic about the online diabetes resources. Preferences included high-quality design, availability via mobile phone and tablet, brief text content supplemented with multimedia and interactive features, reminders via text or email, endorsement by medical professionals, and links to scientific evidence. The mDAD subdomain received high usability and acceptability ratings, with 100% of participants very likely or likely to use the site again. CONCLUSIONS: The development of eHealth educational platforms for fathers of children with T1D remains an unmet need in optimizing diabetes management. This study incorporated fathers' feedback into the development of a suite of online diabetes education resources. The findings will serve as the basis for future research to assess the clinical efficacy of the website, its subdomain targeting fathers, and additional subdomains targeting unique populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,019 | 0,018 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».