MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409256634 · doi:10.3390/diabetology6040028

Diabetes-Specific Quality of Life Changes Associated with a Digital Support Intervention: A Study of Adults with Type 1 Diabetes

2025· article· en· W4409256634 sur OpenAlexafffund
Xiao-Qing Lu, Anthony T. Vesco, Tricia S. Tang

Notice bibliographique

RevueDiabetology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCLawson Foundation
Mots-clésDiabetes mellitusIntervention (counseling)Type 2 diabetesMedicineQuality of life (healthcare)Type 1 diabetesGerontologyQuality (philosophy)EndocrinologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although digital platforms have gained popularity in the delivery of diabetes interventions, few models have focused on type 1 diabetes (T1D), offer different support delivery mechanisms, and involve peer and health professional-led support. TRIFECTA is a six-month multi-modal digital support intervention that includes a 24/7 peer texting group, an “ask-the-expert” web-based portal, and professional-led virtual group-based interactive sessions. This study examined diabetes-specific quality of life (DSQoL) changes following TRIFECTA. DSQoL was measured using Type 1 Diabetes and Life, a self-report survey that allows for subscale analysis in different age groups. Among 60 adults with type 1 diabetes, improvements were observed for overall diabetes-specific quality of life, primarily driven by the 26–45 years cohort. Subscale analysis found DSQoL improved for emotional experiences and daily activities for adults 26–45 years old, and social isolation improved for adults 46–60 years old.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetologyMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207