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Enregistrement W4319827219 · doi:10.1177/20552076231152760

Development of the <i>Support</i> self-guided, web application for adults living with type 1 diabetes in Canada by a multi-disciplinary team using a people-oriented approach based on the Behaviour Change Wheel

2023· article· en· W4319827219 sur OpenAlexafffundabout
Li Feng Xie, Amélie Roy‐Fleming, Sarah Haag, Deborah Da Costa, Anne‐Sophie Brazeau

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversité Sainte-AnneMcGill University Health CentreMontreal Clinical Research InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchJuvenile Diabetes Research Foundation United Kingdom
Mots-clésWeb applicationDisciplineType 2 diabetesGerontologyPsychologyComputer scienceMedicineWorld Wide WebDiabetes mellitusSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes self-management education and support (DSME/S) are central in type 1 diabetes (T1D) where individuals are responsible for 95% of care. In-person DSME/S programs have been proven clinically effective (e.g. optimizing glycemic management, improving diabetes-related behaviors) but are limited by a lack of accessibility and long-term follow-up. Self-guided digital tools such as web applications (web apps) can be an alternative for delivering DSME/S. Objective: , a behavioral theory-based, self-guided, web application for adults living with T1D in the province of Quebec, Canada. Methods: . Patient partners first proposed its focus, learning topics, and expressed barriers to using digital tools for DSME/S. These barriers were analyzed based on the Behaviour Change Wheel. A group of healthcare professionals (HCPs) drafted the evidence-based learning content which was reviewed by external HCPs and by patient partners. Results: is a bilingual (English and French) web app accessible at any time via the Internet. It has four learning paths focusing on hypoglycemia and based on the user's method of diabetes treatment. Learning modules are divided into six categories with a maximum of three learning levels. It contains features such as a discussion forum, videos, and quizzes to ensure interactivity, provide social support, and maintain the motivation and long-term engagement of users. Conclusions: is the first self-guided evidence-based web app for adults living with T1D. It is currently under study to evaluate its feasibility and clinical impacts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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