An Evidence-Based Nurse-Led Intervention to Reduce Diabetes Distress Among Adults With Type 1 Diabetes and Diabetes Distress (REDUCE): Development of a Complex Intervention Using Qualitative Methods Informed by the Medical Research Council Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes distress refers to the negative emotional reaction to living with the demands of diabetes; it occurs in >40% of adults with type 1 diabetes (T1D). However, no interventions to reduce diabetes distress are specifically designed to be an integral part of diabetes care. OBJECTIVE: This study aims to modify and adapt existing evidence-based methods into a nurse-led group intervention to reduce diabetes distress among adults with T1D and moderate to severe diabetes distress. METHODS: The overall framework of this study was informed by the initial phase of the Medical Research Council's complex intervention framework that focused on undertaking intervention identification and development to guide the adaptation of the intervention. This study took place at 2 specialized diabetes centers in Denmark from November 2019 to June 2021. A total of 36 adults with T1D participated in 10 parallel workshops. A total of 12 diabetes-specialized nurses were interviewed and participated in 1 cocreation workshop; 12 multidisciplinary specialists, including psychologists, educational specialists, and researchers, participated in 4 cocreation workshops and 14 feedback meetings. Data were analyzed by applying a deductive analytic approach. RESULTS: The intervention included 5 biweekly 2.5-hour small group sessions involving adults with T1D and diabetes distress. Guided by a detailed step-by-step manual, the intervention was delivered by 2 trained diabetes specialist nurses. The intervention material included visual conversation tools covering seven diabetes-specific sources derived from the 28-item Type 1 Diabetes Distress Scale for measuring diabetes distress: (1) powerlessness, (2) self-management, (3) fear of hypoglycemia, (4) food and eating, (5) friends and family, (6) negative social perception, and (7) physician distress. The tools are designed to kick-start awareness and sharing of diabetes-specific challenges and strengths, individual reflections, as well as plenary and peer-to-peer discussions about strategies to manage diabetes distress, providing new perspectives on diabetes worries and strategies to overcome negative emotions. Diabetes specialist nurses expressed a need for a manual with descriptions of methods and detailed guidelines for using the tools. To deliver the intervention, nurses need increased knowledge about diabetes distress, how to support diabetes distress reduction, and training and supervision to improve skills. CONCLUSIONS: This co-design study describes the adaptation of a complex intervention with a strong evidence base, including detailed reporting of the theoretical underpinnings and core mechanisms.
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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 | 0,025 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».