Supporting self-management in women with pre-existing diabetes in pregnancy: a protocol for a mixed-methods sequential comparative case study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: For women with pre-existing type 1 and type 2 diabetes, glycaemic targets are narrow during the preconception and prenatal periods to optimise pregnancy outcomes. Women aim to achieve glycaemic targets during pregnancy through the daily tasks of diabetes self-management. Diabetes self-management during pregnancy involves frequent self-monitoring of blood glucose and titration of insulin based on glucose measures and carbohydrate intake. Our objective is to explore how self-management and support experiences help explain glycaemic control among women with pre-existing diabetes in pregnancy. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a four-phased mixed-methods sequential comparative case study. Phase I will analyse the data from a prospective cohort study to determine the predictors of glycaemic control during pregnancy related to diabetes self-management among women with pre-existing diabetes. In phase II, we will use the results of the cohort analysis to develop data collection tools for phase III. Phase III will be a qualitative description study to understand women's diabetes education and support needs during pregnancy. In phase IV, we will integrate the results of phases I and III to generate unique cases representing the ways in which self-management and support experiences explain glycaemic control in pregnancy. ETHICS AND DISSEMINATION: The phase I cohort study received approval from our local ethics review board, the Hamilton Integrated Ethics Review Board. We will seek ethics approval for the phase III qualitative study prior to its commencement. Participants will provide informed consent before study enrolment. We plan to publish our results in peer-reviewed journals and present our findings to stakeholders at relevant conferences/symposia.
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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 | 0,101 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,009 |
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 ».