Experiences of Young People and Their Caregivers of Using Technology to Manage Type 1 Diabetes Mellitus: Systematic Literature Review and Narrative Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, diabetes management has begun to transition to technology-based care, with young people being the focus of many technological advances. Yet, detailed insights into the experiences of young people and their caregivers of using technology to manage type 1 diabetes mellitus are lacking. OBJECTIVE: The objective of our study was to describe the breadth of experiences and perspectives on diabetes technology use among children and adolescents with type 1 diabetes mellitus and their caregivers. METHODS: This systematic literature review used integrated thematic analysis to guide a narrative synthesis of the included studies. We analyzed the perspectives and experiences of young people with type 1 diabetes mellitus and their caregivers reported in qualitative studies, quantitative descriptive studies, and studies with a mixed methods design. RESULTS: Seventeen articles met the inclusion criteria, and they included studies on insulin pump, glucose sensors, and remote monitoring systems. The following eight themes were derived from the analysis: (1) expectations of the technology prior to use, (2) perceived impact on sleep and overnight experiences, (3) experiences with alarms, (4) impact on independence and relationships, (5) perceived usage impact on blood glucose control, (6) device design and features, (7) financial cost, and (8) user satisfaction. While many advantages of using diabetes technology were reported, several challenges for its use were also reported, such as cost, the size and visibility of devices, and the intrusiveness of alarms, which drew attention to the fact that the user had type 1 diabetes mellitus. Continued use of diabetes technology was underpinned by its benefits outweighing its challenges, especially among younger people. CONCLUSIONS: Diabetes technologies have improved the quality of life of many young people with type 1 diabetes mellitus and their caregivers. Future design needs to consider the impact of these technologies on relationships between young people and their caregivers, and the impact of device features and characteristics such as size, ease of use, and cost.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».