Digital Interventions Supporting Self-care in People With Type 2 Diabetes Across Greater Manchester (Greater Manchester Diabetes My Way): Protocol for a Mixed Methods Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 Diabetes (T2D) is common, with a prevalence of approximately 7% of the population in the United Kingdom. The quality of T2D care is inconsistent across the United Kingdom, and Greater Manchester (GM) does not currently achieve the National Institute for Health and Care Excellence treatment targets. Barriers to delivery of care include low attendance and poor engagement with local T2D interventions, which tend to consist of programs of education delivered in traditional, face-to-face clinical settings. Thus, a flexible approach to T2D management that is accessible to people from different backgrounds and communities is needed. Diabetes My Way (DMW) is a digital platform that offers a comprehensive self-management and educational program that should be accessible to a wide range of people through mobile apps and websites. Building on evidence generated by a Scotland-wide pilot study, DMW is being rolled out and tested across GM. OBJECTIVE: The overarching objectives are to assess whether DMW improves outcomes for patients with T2D in the GM area, to explore the acceptability of the DMW intervention to stakeholders, and to assess the cost-effectiveness of the intervention. METHODS: A mixed methods approach will be used. We will take a census approach to recruitment in that all eligible participants in GM will be invited to participate. The primary outcomes will be intervention-related changes compared with changes observed in a matched group of controls, and the secondary outcomes will be within-person intervention-related changes. The cost-effectiveness analysis will focus on obtaining reliable estimates of how each intervention affects risk factors such as HbA1c and costs across population groups. Qualitative data will be collected via semistructured interviews and focus groups and organized using template analysis. RESULTS: As of May 10, 2021, a total of 316 participants have been recruited for the quantitative study and have successfully enrolled. A total of 278 participants attempted to register but did not have appropriate permissions set by the general practitioners to gain access to their data. In total, 10 participants have been recruited for the qualitative study (7 practitioners and 3 patients). An extension to recruitment has been granted for the quantitative element of the research, and analysis should be complete by December 2022. Recruitment and analysis for the qualitative study should be complete by December 2021. CONCLUSIONS: The findings from this study can be used both to develop the DMW system and improve accessibility and usability in more deprived populations generally, thus improving equity in access to support for T2D self-management. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26237.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».