Implementation and evaluation of a longitudinal diabetes educational programme for adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: educational programmes to expand diabetes knowledge and self-efficacy in youth. To address these recommendations within a paediatric diabetes clinic, we conducted a three-phase quality improvement project aimed at improving adolescents' confidence in diabetes self-management skills. METHODS: In phase 1, the Diabetes Learning Centre (DLC), an educational programme for adolescents with type 1 diabetes (T1D) ages 13-17 years, was developed and implemented. Programme feasibility was evaluated through programme attendance rates. Phase 2 aimed to guide ongoing programme development and optimisation. DLC attendees rated their baseline confidence in overall and individual T1D self-management skills on a 5-point Likert scale. Patient characteristics were summarised using descriptive statistics and the association between patient characteristics and overall confidence in T1D self-management was evaluated. Phase 3 used patient surveys to evaluate patient satisfaction and reported change in confidence in self-management skills following DLC attendance. RESULTS: In phase 1, 232 (81%) of eligible adolescents attended the DLC during the study period. In phase 2, median overall confidence in diabetes management on a Likert scale (0-4) was 3, representing 'quite confident', although confidence was low in some essential self-management skills. Higher confidence was associated with lower HbA1c (p<0.001). In phase 3, 77 (85%) of participants reported high levels of satisfaction with the DLC. 106 (82%) of completed worksheets were associated with improved confidence in the diabetes self-management skill addressed. CONCLUSIONS: Implementation of a longitudinal T1D educational model was feasible with good uptake in an existing T1D programme. While confidence at baseline was quite high for overall T1D self-management, it was low in some essential self-management skills, highlighting the need for this programme and specific educational gaps. Adolescents reported improvements in confidence and high levels of satisfaction following DLC attendance. Our model provides a replicable programme template to address longitudinal education needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».