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Enregistrement W4388293889 · doi:10.2196/52364

Exploring the Usability and Acceptability of a Well-Being App for Adolescents Living With Type 1 Diabetes: Qualitative Study

2023· article· en· W4388293889 sur OpenAlexvenueno aff
Katie Garner, Hiran Thabrew, David Lim, Paul L. Hofman, Craig Jefferies, Anna Serlachius

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAuckland Medical Research Foundation
Mots-clésPsychological interventionFocus groupType 1 diabetesMental healthMedicineDigital healthQualitative researchType 2 diabetesUsabilityGlycemicHealth carePsychologyDiabetes mellitusClinical psychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adolescents living with either type 1 diabetes (T1D) or type 2 diabetes (T2D) have an increased risk of psychological disorders due to the demands of managing a chronic illness and the challenges of adolescence. Psychological disorders during adolescence increase the risk of suboptimal glycemic outcomes and may lead to serious diabetes-related complications. Research shows that digital health interventions may increase access to psychological support for adolescents and improve physical and mental health outcomes for youth with diabetes. To our knowledge, there are no evidence-based, publicly available mental health apps with a focus on improving the psychological well-being of adolescents with diabetes. Objective: This study aimed to explore the acceptability and usability of our evidence-based well-being app for New Zealand adolescents, Whitu: 7 Ways in 7 Days (Whitu), to allow us to further tailor it for youth with diabetes. We interviewed adolescents with T1D and T2D, their parents, and health care professionals to explore their views on the Whitu app and suggestions for tailoring the app for adolescent with diabetes. We also explored the cultural acceptability of the Whitu app for Māori and Pacific adolescents. Methods: A total of 34 participants, comprising 13 adolescents aged 12-16 years (11 with T1D and 2 with T2D), 10 parents, and 11 health care professionals, were recruited from a specialist diabetes outpatient clinic and Facebook diabetes groups. Each participant attended one 1-hour focus group on Zoom, in person, or via phone. Researchers gathered general feedback on what makes an effective and engaging app for adolescents with diabetes, as well as specific feedback about Whitu. Transcribed audio recordings of the focus groups were analyzed using directed content analysis. Results: Adolescents with T1D, their parents, and health care professionals found Whitu to be acceptable and usable. Adolescents with T1D and their parents signaled a preference for more diabetes-specific content. Health care professionals expressed less awareness and trust of digital health interventions and, as such, recommended that they be used with external support. Due to challenges in recruitment and retention, we were unable to include the views of adolescents with T2D in this qualitative study. Conclusions: There appears to be sufficient openness to the use of an app such as Whitu for supporting the well-being of adolescents with T1D, albeit with modifications to make its content more diabetes specific. Based on this qualitative study, we have recently developed a diabetes-specific version of Whitu (called LIFT: Thriving with Diabetes). We are also planning a qualitative study to explore the views of youth with T2D and their perspectives on the new LIFT app, where we are using alternative research approaches to recruit and engage adolescents with T2D and their families.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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