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Enregistrement W4406230318 · doi:10.1371/journal.pdig.0000701

The value of diabetes technology enabled coaching (DTEC) to support remission evaluation of medical interventions in T2D: Patient and health coach perspectives

2025· article· en· W4406230318 sur OpenAlexafffund
Madison Taylor, Denise Ng, Kaylen J. Pfisterer, Joseph A Cafazzo, Diana Sherifali

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactPopulation Health Research InstitutePublic Health OntarioUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Mots-clésPsychological interventionHealth technologyCoachingHealth literacyMedical educationPsychologyOperationalizationNursingMedicineApplied psychologyKnowledge managementHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multicomponent Remission Evaluation of Medical Interventions in T2D (REMIT) program has shown reduction of hazard of diabetes relapse by 34-43%, but could benefit from improved ability to scale, spread, and sustain it. This study explored, at the conceptualization phase, patient and health coach perspectives on the acceptability, adoption, feasibility, and appropriateness of a digital REMIT adaptation (diabetes technology enabled coaching (DTEC)). Twelve semi-structured interviews were conducted with patients (n = 6) and health coaches (n = 6) to explore their experiences with the REMIT study, opportunities for virtualisation, and a cognitive walkthrough of solution concepts. Transcripts were analyzed both inductively and deductively to allow for organic themes to emerge and to position these themes around the constructs of acceptability, adoption, feasibility, and appropriateness while allowing new codes to emerge for discussion. Participants saw value in DTEC as: an opportunity to facilitate and extend REMIT support; a convenient, efficient, and scalable concept (acceptability); having potential to motivate through connecting behaviours to outcomes (adoption); an opportunity for lower-effort demands for sustained use (feasibility). Participants also highlighted important considerations to ensure DTEC could provide compassionate insights and support automated data entry (appropriateness). Several considerations regarding equitable access were raised and warrant further consideration including: provision of technology, training to support technology literacy, and the opportunity for DTEC to support and improve health literacy. As such, DTEC may act as a moderator that can enhance or diminish access which affects who can benefit. Provided equity considerations are addressed, DTEC has the potential to address previous shortcomings of the conventional REMIT program.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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