Evaluation of <i>Support</i> , a self-guided online type 1 diabetes self-management education and support web application—a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background Type 1 diabetes requires making numerous daily decisions to maintain normoglycemia. Support is an evidence-based self-guided web application for type 1 diabetes diabetes self-management. Objective Evaluate users’ satisfaction with Support and investigate changes in self-reported frequency of-, fear of- hypoglycemia, and diabetes-related self-efficacy. Methods Adults from a Quebec type 1 diabetes registry used Support. Data was collected through online surveys or extracted from the registry at 0, 6, and 12 months (number of episodes and fear of hypoglycemia). At 6 months, participants reported satisfaction with Support and diabetes-related self-efficacy. A sub-group of 16 users was interviewed about their experience . Transcripts were analyzed using inductive and deductive approaches. Results In total, 207 accounts were created (35% men, 96% White, mean age and diabetes duration: 49.3 ± 13.8 and 25.2 ± 14.7 years). At 6 months, the median [Q1; Q3] satisfaction was 40/49 [35; 45] with a mean decrease in hypoglycemia frequency of 0.43 episodes over 3 days (95% CI: −0.86; 0.00, p = 0.051) and of −1.98 score for fear (95% CI: −3.76; −0.20, p = 0.030). Half of the participants reported increased diabetes-related self-efficacy. Conclusions Participants reported a high level of satisfaction with Support. Its use has the potential to facilitate hypoglycemia management and increase diabetes-related self-efficacy. Trial registration This study is registered on ClinicalTrials.gov NCT04233138.
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 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 | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».