Autopsy of a telephone‐based peer support intervention: Exploring participants' perspectives of and experiences with a self‐management support model for adults with type 2 diabetes from speciality care settings
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore participants' experiences with and perspective of a telephone-based, peer-led diabetes self-management intervention targeting adults with type 2 diabetes (T2D) from speciality care settings. We also sought to identify areas for improvement for future iterations of the intervention. METHODS: This study recruited 25 adults with T2D from the intervention arm of a randomized controlled trial of a peer support intervention for diabetes. Individuals took part in semi-structured interviews that explored the following topics: perceived impact of the intervention, relationship with peer leader, desirable characteristics in a peer leader, and suggestions for improving the intervention. Focus groups were recorded, transcribed, quality checked, coded, and analysed to develop themes and subthemes. RESULTS: Four core themes emerged: (1) importance of the 'participant-peer leader' match, (2) peer leader roles and responsibilities, (3) need for flexible support models, and (4) factors affecting intervention implementation and engagement. The quality of the participant-peer leader relationship appeared to be linked to intervention satisfaction. Beyond demographic features such as age and sex, key characteristics for forming a strong match included stage of life, lifestyle, diabetes-related factors, and communication style. CONCLUSIONS: Participants have unique ideas about what support should look like and preferences for how support is best delivered. Future models of peer support need to be customizable to individuals' needs and responsive to changes in life circumstances. If participants are the decision makers in the matching process, they may experience greater satisfaction and derive maximal benefits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».