Peer support interventions in type 2 diabetes: Review of components and process outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review seeks to identify (a) the various components and process outcomes of type 2 diabetes peer support (PS) interventions and (b) the measures implemented to monitor intervention fidelity and evaluate outcomes in these studies. METHODS: The MEDLINE, PubMed, EMBASE (Excerpta Medica Database), CENTRAL (Cochrane Central Register of Controlled Trials), CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), and PsycINFO databases were searched from inception to May 2019. Two reviewers independently screened and extracted data from eligible articles via the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist (why, what, who provided, how, where, when and how much, tailoring, modifications, and how well). RESULTS: Twenty-three trials were included. The total number of participants was 7178. Most interventions were in primary care. Although face-to-face was the most common modality of contact, rates of contact were highest for telephone. Potential peer leaders (PLs) were identified primarily through recommendations from health professionals, based on their communication skills, glycosylated hemoglobin (HbA1c), and coaching interest. PLs were mostly female, university educated, and had a long history of diabetes (≥ 10 years). PL training varied significantly in length and content; the two most frequent topics were communication skills and diabetes knowledge. Although several studies implemented methods to evaluate "intervention fidelity," only few rigorously assessed the two key components of fidelity, "adherence" and "competence," through audio- and video-taping or direct observations. CONCLUSIONS: The impact of PS on participants' health outcomes is well investigated; however, the implementation and evaluation strategies vary significantly across these studies. In the present review, we define the various components of PS interventions and propose suggestions for enhancing the implementation and evaluation of future PS models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».