A rapid systematic review of the effect of health or peer volunteers for diabetes self-management: Synthesizing evidence to guide social prescribing
Notice bibliographique
Résumé
Social prescribing is a model of care, usually in the community-setting, which aims to address people's unmet social needs. Volunteers support primary health care and community-based care in non-medical roles. However, few studies focus on volunteers in social prescribing, therefore, aimed to synthesize the effect of health or peer volunteer-led interventions on psychosocial and behavioural outcomes for middle-aged and older adults with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) to inform future work for volunteering in social prescribing. We followed Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and searched six databases and Google Scholar for peer-reviewed studies from 2013+ (last search May 16, 2024). We included randomized controlled trials (RCTs) from all languages, and synthesized data using the Cochrane's Synthesis Without Meta-analysis (SWiM) guidelines; and assessed risk of bias using the "Risk of Bias 2 Tool". We identified nine RCTs (reported in 10 publications). Interventions aimed to promote self-management of T2DM, and study duration ranged from one to 46 months. Training for volunteers varied between one to 32 hours, and most volunteers were offered a stipend. For psychosocial outcomes, only one outcome on social support favoured the intervention group, with the remaining outcomes reporting no differences between study groups. For behaviour, six outcomes (from three studies) favoured the intervention group, and for three outcomes there were no differences between study groups. In conclusion, volunteers bring a unique perspective to health interventions, but volunteer training, matching and retention, as well as intervention mode and duration, and geographical context need to be thoughtfully considered as important implementation factors. This work generates ideas for future studies focused on volunteers and T2DM management and social prescribing. Trial registration: PROSPERO registration: CRD42023453506.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».