Evaluating a Digitally Delivered, Multi-Modal Intervention for Parents of Children with Type 1 Diabetes: A Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: We examined the feasibility, acceptability, and potential mental health impact of a digital peer support intervention involving videoconferencing and text-based support for parents of school-aged children living with T1D and analyzed posts exchanged by parents on a texting platform. Methods: Eighteen parents were recruited for Huddle4Parents, a 4-month digital intervention that involved four synchronous group-based Zoom sessions coupled with an asynchronous 24/7 peer support texting room. Primary outcomes were feasibility (i.e., ability to recruit n = 20 parents and retain at least 75%) and acceptability (i.e., satisfaction ratings of “good” to “very good”). Baseline and 4-month assessments also measured diabetes distress, quality of life, and perceived support. A content analysis of text exchanges was also performed. Results: All 15 parents who completed the intervention attended at least one Huddle and posted at least one message on the 24/7 peer support room. The retention rate was 83%, with 100% indicating that they would “definitely” or “probably yes” recommend both platforms to other parents. They also rated the topics, facilitator, and overall Huddles as “good” to “excellent.” No changes were observed for psychosocial endpoints. Of the 1084 texts posted, core support themes included the following: (1) dealing with technology and devices; (2) seeking and providing emotional support; (3) managing T1D in the school setting; and (4) exchanging tips and strategies. Conclusions: Huddle4Parents, a digital T1D caregiver intervention offering synchronous and asynchronous support, is feasible based on recruitment, participation, and attrition rates and acceptable as demonstrated by engagement and satisfaction ratings for the Huddles and 24/7 peer support room.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».