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Enregistrement W2977370287 · doi:10.2196/16200

Incorporation of Potential User Feedback to Inform the Design of a Prototype Integrated Diabetes Management System

2019· article· en· W2977370287 sur OpenAlexvenueno aff
Sunetra Bane

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralWorkflowMedicineCoding (social sciences)Diabetes managementDiseaseDiabetes mellitusComputer scienceMedical emergencyType 2 diabetesNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Type 2 diabetes (T2D) is a complex and burdensome chronic disease. Most patients, including uncontrolled (HbA1c >7%) patients, only see their Health Care Provider (HCP) once every three months. Thus, a tremendous amount of patient self-management is required outside the clinic to maintain blood glucose (BG) levels within a healthy range and prevent worsening of the disease. Additionally, HCP’s overseeing diabetes care often rely on patient self-report and lack key data about how well the patient is managing the condition. We hypothesized that the development of an Integrated Diabetes Management (IDM) system which helps patients better track their BG, insulin and diet would support patient self-management. By sharing a data summary with HCPs through an EMR-integrated, web-based portal, the patient’s HCP could would have access to data to help inform treatment decisions and patient education strategies to improve outcomes. Objective The goal of this design research was to better understand how an IDM platform might support patient self-management and care, and, based on this data, create a prioritized list of requirements for a prototype of the system. Methods We used one-hour, semi-structured, in-person interviews and observations with HCPs (n=18) and T2D patients (n=14, recruited via HCP referral). Interview and observation data (via summary notes and transcripts) were analyzed, coding for pain points and workflows. Personas and journey-maps of patients and clinicians were created to inform product design. Pain points and unmet needs were categorized by task and informed the design of features in the IDM system. High fidelity paper prototypes of the solution were tested with HCPs and patients to gather feedback on design options. Results HCPs interviewed ranged from MDs (n=4), NPs (n=7), RNs (n=3), CDEs/RDs (n=2) and health coaches (n=2). For HCPs, tasks along the patient journey consist of diagnosis, training, titration, follow-up, and long-term maintenance. Titration and follow-up are the most resource intensive, with the largest number of tasks falling to RNs and NPs. Key HCPs needs included a way to better track patients’ behaviors and a way to illustrate the relationship between diet, physical activity and BG/insulin readings to educate patients, improving communication between the patient and their HCP. Patient demographics were predominantly male (57%), between 50-59 years old (36%), high-school educated (57%), and split 50/50 between Android and iOS users. Fifty percent of patients had been diagnosed 1-5 years prior to interview, and 58% only used long-acting insulin. Patients had the greatest need for help with self-management of their T2D, including reminders and automatic logging of BG and insulin dose, simplified meal and exercise logging, and the ability to share this information with their HCPs. Conclusions Design research with T2D patients and HCPs was critical to inform the design of a prototype IDM system. User feedback was incorporated to generate an IDM system which included a patient mobile application, BT-connected insulin event capture device, BT-glucose meter, daily meal log, physical activity tracker, and an HCP clinical portal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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