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Enregistrement W4393871117 · doi:10.2196/52923

A Self-Guided Web-Based App (MyDiaMate) for Enhancing Mental Health in Adults With Type 1 Diabetes: Insights From a Real-World Study in the Netherlands

2024· article· en· W4393871117 sur OpenAlexvenueno aff
Jiska Embaye, Maartje de Wit, Frank J. Snoek

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo NordiskDiabetes Fonds
Mots-clésChecklistMental healthUsabilityMedicineType 1 diabetesDistressClinical psychologyIntervention (counseling)PsychologyDiabetes mellitusGerontologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: MyDiaMate is a web-based intervention specifically designed for adults with type 1 diabetes (T1D) that aims to help them improve and maintain their mental health. Prior pilot-testing of MyDiaMate verified its acceptability, feasibility, and usability. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the real-world uptake and usage of MyDiaMate in the Netherlands. METHODS: Between March 2021 and December 2022, MyDiaMate was made freely available to Dutch adults with T1D. Usage (participation and completion rates of the modules) was tracked using log data. Users could volunteer to participate in the user profile study, which required filling out a set of baseline questionnaires. The usage of study participants was examined separately for participants scoring above and below the cutoffs of the "Problem Areas in Diabetes" (PAID-11) questionnaire (diabetes distress), the "World Health Organization Well-being Index" (WHO-5) questionnaire (emotional well-being), and the fatigue severity subscale of the "Checklist Individual Strength" (CIS) questionnaire (fatigue). Two months after creating an account, study participants received an evaluation questionnaire to provide us with feedback. RESULTS: In total, 1008 adults created a MyDiaMate account, of whom 343 (34%) participated in the user profile study. The mean age was 43 (SD 14.9; 18-76) years. Most participants were female (n=217, 63.3%) and higher educated (n=198, 57.6%). The majority had been living with T1D for over 5 years (n=241, 73.5%). Of the study participants, 59.1% (n=199) of them reported low emotional well-being (WHO-5 score≤50), 70.9% (n=239) of them reported elevated diabetes distress (PAID-11 score≥18), and 52.4% (n=178) of them reported severe fatigue (CIS score≥35). Participation rates varied between 9.5% (n=19) for social environment to 100% (n=726) for diabetes in balance, which opened by default. Completion rates ranged from 4.3% (n=1) for energy, an extensive cognitive behavioral therapy module, to 68.6% (n=24) for the shorter module on hypos. There were no differences in terms of participation and completion rates of the modules between study participants with a more severe profile, that is, lower emotional well-being, greater diabetes distress, or more fatigue symptoms, and those with a less severe profile. Further, no technical problems were reported, and various suggestions were made by study participants to improve the application, suggesting a need for more personalization. CONCLUSIONS: Data from this naturalistic study demonstrated the potential of MyDiaMate as a self-help tool for adults with T1D, supplementary to ongoing diabetes care, to improve healthy coping with diabetes and mental health. Future research is needed to explore engagement strategies and test the efficacy of MyDiaMate in a randomized controlled trial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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