Selecting an intervention to prevent ketoacidosis at diabetes diagnosis in children using a behavior change framework
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».