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Enregistrement W4385226494 · doi:10.2196/47822

Peer Support Self-Management Intervention for Individuals With Type 2 Diabetes in Rural Primary Care Settings: Protocol for a Mixed Methods Study

2023· article· en· W4385226494 sur OpenAlexvenueno aff
Xuefeng Zhong, Shaohua Li, Meng Luo, Xinyu Ma, Edwin B. Fisher

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAnhui University
Mots-clésProtocol (science)Peer supportIntervention (counseling)Self-managementType 2 diabetesMedicinePsychologyPrimary careNursingFamily medicineDiabetes mellitusComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing prevalence of diabetes is placing important demands on the Chinese health care system. Providing self-management programs to the fast-growing number of people with diabetes presents an urgent need in rural primary care settings in China. Peer support has demonstrated effectiveness in improving self-management for individuals with diabetes in urban communities in China. A priority then becomes developing and evaluating a peer support program in primary care settings in rural communities of China and determining whether it is feasible and acceptable. OBJECTIVE: The aims of this study are (1) to evaluate the feasibility and acceptability of a peer support approach to type 2 diabetes self-management in rural primary care settings; (2) to identify enabler and facilitator factors likely to influence the peer support implementation; (3) to provide primary data and evidence for developing a version of the program suitable for a randomized controlled trial in rural primary care settings. METHODS: Three townships will be sampled from 3 different counties of Anhui province as the study setting. Participants will be recruited based on these counties' local primary care health record system. The peer supporters will be recruited from among the participants. The peer support program will be led by peer supporters who have completed 12 hours of training. It will be guided by primary care providers. The program will include biweekly meetings over 3 months with varied peer support contacts between meetings to encourage the implementation of diabetes self-management. Mixed methods will be used for evaluation. Qualitative methods will be used to collect information from health care system professionals, individuals with diabetes, and peer supporters. Quantitative methods will be used to collect baseline data and data at the end of the 3-month intervention regarding psychosocial factors and self-management practices. RESULTS: The results will include (1) quantitative baseline data that will characterize type 2 diabetes self-management practices of individuals with diabetes; (2) qualitative data that will identify enablers of and barriers to self-management practices for individuals with type 2 diabetes in rural communities; (3) both qualitative and quantitative evaluation data, after the 3-month intervention, to demonstrate the feasibility and acceptability of the peer support approach for individuals with type 2 diabetes. CONCLUSIONS: Our findings will inform the design of a tailored intervention program to improve self-management among individuals with type 2 diabetes in rural primary care settings. If we find that the peer support approach is feasible and acceptable, we will develop a larger randomized controlled trial to evaluate effectiveness in multiple rural settings in the province. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/47822.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,007

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,426 · 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
GenreProtocole

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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