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Enregistrement W4206248802 · doi:10.1111/pedi.13314

Selecting an intervention to prevent ketoacidosis at diabetes diagnosis in children using a behavior change framework

2022· review· en· W4206248802 sur OpenAlexafffundabout
Maanasa Koripalli, Mohana Giruparajah, Celia Laur, Rayzel Shulman

Notice bibliographique

RevuePediatric Diabetes · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoWomen's College HospitalSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)ReferralDiabetic ketoacidosisAttendanceBehavior changeDiabetes mellitusFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The rate of diabetic ketoacidosis (DKA), a preventable, life-threatening complication of diabetes, at the time of diagnosis in children remains unacceptably high worldwide. We describe our initial approach to selecting a national DKA prevention strategy, to be implemented by the Canadian Pediatric Endocrine Group DKA Prevention Working Group, informed by a framework for behavior change interventions. METHODS: Existing interventions were identified from a systematic review and our own gray literature search. We then characterized interventions using the Behavior Change Wheel, a framework to inform and drive behavior change, and matched interventions to behavioral targets, audiences, and identified barriers and facilitators. Feedback from the CPEG DKA prevention working group was incorporated into the intervention plan. RESULTS: We identified 27 interventions. Our proposed target behaviors are: (1) prompt recognition of symptoms of diabetes in children; (2) urgent attendance to medical care with a request for an office-based test for diabetes; and (3) rapid confirmation of diagnosis and urgent consultation with pediatric diabetes experts. We initially identified four possible intervention functions including education, training, environment restructuring, and enablement. Feedback from the working group favored education intervention functions including symptom recognition messages targeting parents, caregivers, teachers, and providers and messages about how to make a rapid diagnosis and need for urgent referral targeting providers. CONCLUSIONS: The Behavior Change Wheel has been used successfully in selecting interventions in other clinical areas. We describe how we used this framework to provide a foundation for developing an intervention to prevent DKA at diabetes diagnosis in children.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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