Experiences and Views of Young People and Health Care Professionals of Using Social Media to Self-Manage Type 1 Diabetes Mellitus: Thematic Synthesis of Qualitative Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media have shown the potential to support type 1 diabetes self-management by providing informational, emotional, and peer-to-peer support. However, the perceptions of young people and health care professionals' (HCPs) toward the use of social media for type 1 diabetes self-management have not been systematically reviewed. OBJECTIVE: The aim of this study is to explore and summarize the experiences and views of young people with type 1 diabetes and their HCPs on using social media for self-management across qualitative findings. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, and CINAHL from 2012 to 2023 using Medical Subject Heading terms and text words related to type 1 diabetes and social media. We screened and selected the studies according to the inclusion and exclusion criteria. We quality appraised and characterized the included studies and conducted a thematic synthesis. RESULTS: We included 11 studies in our synthesis. A total of 9 of them were qualitative and 2 were mixed methods studies. Ten focused on young people with type 1 diabetes and 1 on HCPs. All used content analysis and were of moderate to high quality. Thirteen descriptive themes were yielded by our thematic synthesis, contributing to five analytic themes: (1) differences in how young people interact with social media, (2) characteristics of social media platforms that influence their use and uptake for type 1 diabetes self-management, (3) social media as a source of information, (4) impact on young people's coping and emotional well-being, and (5) impact on support from and relationships with HCPs and services. CONCLUSIONS: The synthesis suggests that we should consider leveraging social media's peer support capabilities to augment the traditional services for young people with type 1 diabetes. However, the patients may have privacy concerns about HCPs' involvement in their online activities. This warrants an update of existing guidelines to help young people use social media safely for self-managing their diabetes.
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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 | 0,057 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».