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Enregistrement W4391847988 · doi:10.1016/j.jcjd.2024.02.001

Working Together to Improve Type 2 Diabetes Care: A Participatory Design Project to Address Identified Needs of People With Diabetes and Their Health-care Professionals

2024· article· en· W4391847988 sur OpenAlexvenueno aff
Soraia de Camargo Catapan, Carina Vasconcelos Silva, Dominique Bird, Monika Janda, Len Gray, Lisbeth Maunder, Jane Clemensen, Anish Menon, Anthony Russell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Diabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentQueensland Health
Mots-clésMedicineHealth professionalsNursingCitizen journalismHealth careType 2 diabetesParticipatory designDiabetes mellitusFamily medicineGerontologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Diabetes care in Australia is often fragmented and provider-centred, resulting in suboptimal care. Innovative solutions are needed to bridge the evidence-practice gap, and technology can facilitate the redesign of type 2 diabetes care. We used participatory design to increase the chances of fulfilling stakeholders' needs. Using this method, we explored solutions aimed at redesigning diabetes care, focussing on the previously identified needs. METHODS: The participatory design project was guided by stakeholders' contributions. Stakeholders of this project included people with type 2 diabetes, health-care professionals, technology developers, and researchers. Information uncovered at each step influenced the next: 1) identification of needs, 2) generation of solutions, and 3) testing of solutions. Here, we present steps 2 and 3. In step 2, we presented previously identified issues and elicited creative solutions. In step 3, we obtained stakeholders' feedback on the solutions from step 2, presented as care pathways. RESULTS: Suggested solutions included a multidisciplinary wellness centre, a mobile app, increased access to education, improved care coordination, increased support for general practitioners, and a better funding model. The revised care pathways featured accessible community resources, a tailored self-management and educational app, a care coordinator, a digital dashboard, and specialized support for primary care to deal with complex cases. CONCLUSIONS: Using a participatory design, we successfully identified multiple innovative solutions with the potential to improve person-centred and integrated type 2 diabetes care in Australia. These solutions will inform the implementation and evaluation of a redesigned care model by our team.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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