Decision coaching using a patient decision aid for youth and parents considering insulin delivery methods for type 1 diabetes: a pre/post study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Choice of insulin delivery for type 1 diabetes can be difficult for many parents and children. We evaluated decision coaching using a patient decision aid for helping youth with type 1 diabetes and parents decide about insulin delivery method. METHODS: A pre/post design. Youth and parent(s) attending a pediatric diabetes clinic in a tertiary care centre were referred to the intervention by their pediatric endocrinologist or diabetes physician between September 2013 and May 2015. A decision coach guided youth and their parents in completing a patient decision aid that was pre-populated with evidence on insulin delivery options. Primary outcomes were youth and parent scores on the low literary version of the validated Decisional Conflict Scale (DCS). RESULTS: Forty-five youth (mean age = 12.5 ± 2.9 years) and 66 parents (45.8 ± 5.6 years) participated. From pre- to post-intervention, youth and parent decisional conflict decreased significantly (youth mean DCS score was 32.0 vs 6.6, p < 0.0001; parent 37.6 vs 3.5, p < 0.0001). Youth's and parents' mean decisional conflict scores were also significantly improved for DCS subscales (informed, values clarity, support, and certainty). 92% of youth and 94% of parents were satisfied with the decision coaching and patient decision aid. Coaching sessions averaged 55 min. Parents (90%) reported that the session was the right length of time; some youth (16%) reported that it was too long. CONCLUSION: Decision coaching with a patient decision aid reduced decisional conflict for youth and parents facing a decision about insulin delivery method.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».