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Enregistrement W4317941335 · doi:10.2196/43377

Toward Diabetes Device Development That Is Mindful to the Needs of Young People Living With Type 1 Diabetes: A Data- and Theory-Driven Qualitative Study

2023· article· en· W4317941335 sur OpenAlexvenueno aff
Nicola Brew‐Sam, Anne Parkinson, Madhur Chhabra, Adam Henschke, Ellen Brown, Lachlan Pedley, Elizabeth Pedley, Kristal Hannan, Karen Brown, Kristine Wright, Christine Phillips, Antonio Tricoli, Christopher J. Nolan, Hanna Suominen, Jane Desborough

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésThematic analysisChecklistFeelingQualitative researchGrounded theoryDiabetes managementPsychologyType 1 diabetesQualitative propertyApplied psychologyExploratory researchMedicineMedical educationSocial psychologyDiabetes mellitusType 2 diabetesComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An important strategy to understand young people's needs regarding technologies for type 1 diabetes mellitus (T1DM) management is to examine their day-to-day experiences with these technologies. OBJECTIVE: This study aimed to examine young people's and their caregivers' experiences with diabetes technologies in an exploratory way and relate the findings to the existing technology acceptance and technology design theories. On the basis of this procedure, we aimed to develop device characteristics that meet young people's needs. METHODS: Overall, 16 in-person and web-based face-to-face interviews were conducted with 7 female and 9 male young people with T1DM (aged between 12 and 17 years) and their parents between December 2019 and July 2020. The participants were recruited through a pediatric diabetes clinic based at Canberra Hospital. Data-driven thematic analysis was performed before theory-driven analysis to incorporate empirical data results into the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) and value-sensitive design (VSD). We used the COREQ (Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research) checklist for reporting our research procedure and findings. In this paper, we summarize the key device characteristics that meet young people's needs. RESULTS: Summarized interview themes from the data-driven analysis included aspects of self-management, device use, technological characteristics, and feelings associated with device types. In the subsequent theory-driven analysis, the interview themes aligned with all UTAUT and VSD factors except for one (privacy). Privacy concerns or related aspects were not reported throughout the interviews, and none of the participants made any mention of data privacy. Discussions around ideal device characteristics focused on reliability, flexibility, and automated closed loop systems that enable young people with T1DM to lead an independent life and alleviate parental anxiety. However, in line with a previous systematic review by Brew-Sam et al, the analysis showed that reality deviated from these expectations, with inaccuracy problems reported in continuous glucose monitoring devices and technical failures occurring in both continuous glucose monitoring devices and insulin pumps. CONCLUSIONS: Our research highlights the benefits of the transdisciplinary use of exploratory and theory-informed methods for designing improved technologies. Technologies for diabetes self-management require continual advancement to meet the needs and expectations of young people with T1DM and their caregivers. The UTAUT and VSD approaches were found useful as a combined foundation for structuring the findings of our study.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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