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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle