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Enregistrement W4281743676 · doi:10.2196/35664

Informing a Randomized Control Trial in Rural Populations: Adaptation of a Diabetes Self-Management Education and Support Intervention

2022· article· en· W4281743676 sur OpenAlexvenueno aff
Tamara K. Oser, Linda Zittleman, Kristen Curcija, Bethany M. Kwan, Shawnecca Burke, Sindy Gonzalez, Kelsey Huss, Marilee Johnson, Norah Sanchez, Julie Neuberger, Eli Iacob, Juliana Simonetti, Michelle L. Litchman

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésParticipatory action researchContext (archaeology)Intervention (counseling)Medical educationMedicineNursingPsychologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 34 million people in the United States have diabetes, with 1.5 million diagnosed every year. Diabetes self-management education and support (DSMES) is a crucial component of treatment to delay or prevent complications. Rural communities face many unique challenges in accessing DSMES, including geographic barriers and availability of DSMES programs that are culturally adapted to rural context. OBJECTIVE: Boot Camp Translation (BCT) is an established approach to community-based participatory research used to translate complex clinical and scientific information into concepts, messages, and materials that are understandable, meaningful, and relevant to community members and patients. This study aimed to utilize BCT to adapt an existing DSMES program for delivery in rural primary care for English- and Spanish-speaking people with diabetes. METHODS: The High Plains Research Network (HPRN) Community Advisory Council (C.A.C.) partnered with researchers at the University of Colorado and University of Utah to use BCT to aid in translating medical jargon and materials from an existing DSMES program, called "Diabetes One Day (D1D)." BCT consisted of 10 virtual meetings over a 6-month period among the C.A.C., which included 15 diverse community stakeholders. Both English-speaking and bilingual Spanish-English-speaking C.A.C. members were recruited to reflect the diversity of the rural communities in which the adapted program would be delivered. RESULTS: The BCT process guided adaptations to D1D for use in rural settings (R-D1D). R-D1D adaptations reflect both content and delivery to assure that the intervention is appropriate and likely to be accepted by rural English- and Spanish-speaking people with diabetes. Additionally, BCT informed the design of recruitment and program materials and identification of recruitment venues. During the BCT process, the importance of tailoring materials to reflect culture differences in English- and Spanish-speaking patients was identified. CONCLUSIONS: BCT was an effective strategy for academic researchers to partner with rural community members to adapt an existing DSMES intervention for delivery in rural areas to both English- and Spanish-speaking patients with diabetes. Through BCT, adaptations to recruitment materials and methods, program content and delivery, and supplemental materials were developed. The need to culturally adapt Spanish materials with input from stakeholders rather than simply translate materials into Spanish was highlighted. The importance of increasing awareness of the connection between diabetes and depression or diabetes distress, adaptations to include local foods, and the importance of the relationship between people with diabetes and their primary care practices were identified.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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