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Enregistrement W4381337842 · doi:10.2337/db23-526-p

526-P: Increasing the Confidence of Health Care Professionals Treating Patients Living with Type 1 Diabetes through the Support-Pro Online Education Platform

2023· article· en· W4381337842 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Katz, RÉMI RABASA-LHORET, MERYEM K. TALBO, Asmaa Housni, LEE HILL, Amélie Roy‐Fleming, Sarah Haag, ANNE-SOPHIE BRAZEAU

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModalitiesHealth professionalsConfidence intervalFamily medicineHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Support-Pro is a comprehensive online platform that was developed for healthcare professionals (HCP) and covers all technological, treatment and lifestyle needs for type 1 diabetes (T1D) management in short, practical modules. It was developed as studies have demonstrated that HCPs who work in healthcare not specific to T1D, find it difficult to keep up-to-date with new developments that could improve T1D care and management. However, specialized online resources, such as Support-Pro, could help rectify this problem. The objective of the study is to assess whether Support-Pro can increase HCPs confidence in treating and supporting people with T1D (PWT1D) and their satisfaction with the platform. Methods: Open-label, non-randomized, 3-month trial with 142 HCPs who had access to Support-Pro, and 66 who completed 3 months on the platform (NCT04859205). Results: On average, the 66 participants (years of practice: 14±10; 90% women; 71% Caucasian; 44% dietitians, 30% nurses, 23% pharmacists, 3% physician or resident physician) reported at 3 months, an average 10% improvement in their confidence (total score 58% to 68%; p<0.0001) and a median satisfaction score of 76%. HCPs most valued features that supported knowledge gain, such as downloadable PDF documents (72%) and case studies (44%). The platform was most used in first month of access (page views 1st month: 50 [5;135] vs. 3rd month: 0 [0;18]). Conclusions: HCPs who completed 3 months on Support-Pro platform reported increased confidence in treating PWT1D and high appreciation of learning content and modalities. This platform could improve the support and advice provided to PWT1D followed-up outside specialized clinics. Disclosure A.Katz: None. R.Rabasa-lhoret: Consultant; Dexcom, Inc., Abbott, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Sanofi, Lilly, Tandem Diabetes Care, Inc., Insulet Corporation. M.K.Talbo: None. A.Housni: None. L.Hill: None. A.Roy-fleming: None. S.Haag: Other Relationship; Omnipod. A.Brazeau: Other Relationship; Dexcom, Inc., Diabète québec, Ordre des diététistes nutritionnistes du Québec, Research Support; Canadian Institutes of Health Research, Fonds de recherche du Québec en Santé. Funding Strategy Patient-Oriented Research (JT1-157204); JDRF (4-SRA-2018-651-Q-R)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,374 · 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'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

Citations0
Publié2023
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