MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207197504 · doi:10.2196/21405

Augmenting Traditional Support Groups for Adolescents With Type 1 Diabetes Using Instagram: Mixed Methods Feasibility Study

2021· article· en· W3207197504 sur OpenAlexvenueno aff
Faisal Malik, Cara Lind, Sarah Duncan, Connor Mitrovich, Michael Pascual, Joyce P. Yi‐Frazier

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesGeorgia Clinical and Translational Science AllianceUniversity of Washington
Mots-clésPhotovoiceSupport groupFocus groupPsychologyMedicineSocial supportFamily medicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In-person support groups have been shown to benefit adolescents with type 1 diabetes (T1D) by helping to decrease perceived diabetes burden and improving knowledge related to chronic disease management. However, barriers exist to participation in traditional support groups, including the timing and location of meetings and resources needed to attend. Adolescents are increasingly utilizing online support groups, which may provide solutions to some of the challenges faced when implementing in-person support groups. OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the feasibility and acceptability of a hybrid support group model where traditional in-person support groups were augmented with Instagram participation between monthly support group sessions for adolescents with T1D. METHODS: Participants (13-18 years old with T1D for ≥6 months) were asked to post photos each week for 3 months based on predetermined topics related to diabetes management. At the end of each month, participants attended an in-person support group to discuss their photos using the Photovoice method. Feasibility was assessed through enrollment and retention, number of Instagram posts, poststudy questionnaire, and a template analysis of the focus groups. RESULTS: Of 24 eligible participants, 16 (67%) enrolled in the study, with 3 dropping out prior to support group participation. The number of photos posted over 3 months ranged from 14 to 41. Among the 11 participants who completed a follow-up questionnaire, the majority of participants (6/11, 55%) reported that they very much enjoyed participating in the hybrid support group, and more than three-quarters (9/11, 82%) of participants reported that they "related to the photos posted." Over half of participants (8/11, 73%) reported "learning something new from the photos posted," which arose from sharing knowledge and experiences related to navigating the common challenges of diabetes management. Additionally, the use of Instagram posts helped facilitate peer discussions during the in-person support groups. CONCLUSIONS: The novel combination of using Instagram to augment traditional in-person support groups was feasible and acceptable to adolescents with T1D. The overall satisfaction with the hybrid support group model, combined with the observed engagement with peers between support group sessions over social media, suggests that a hybrid support group model may have the potential to provide more pronounced benefits to adolescents than in-person meetings alone. Future research should investigate the use of social media as part of the support group model and examine the potential improvement of self-esteem, benefit-finding, and social support using validated tools in adolescents with diabetes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR DiabetesMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207