Avoiding Diabetes After Pregnancy Together with Moms (ADAPT-M): Bridging care from the third to the fourth trimester
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a temporary condition that occurs during pregnancy. Patients with GDM are at an increased risk of future type 2 diabetes (T2DM). The maternal care setting thus provides a critical window of opportunity for T2DM prevention. Clinical practice guidelines recommend postpartum follow-up for patients with GDM for T2DM screening and prevention through physical activity and diet counselling. However, implementation of these recommendations has been suboptimal, and approximately 20% of patients with GDM are diagnosed with T2DM within 10 years of delivery. To address this healthcare gap, we co-designed a 6-month intervention tailored for postpartum patients with GDM with input from patients with lived experience and providers. The Avoiding Diabetes after Pregnancy Together with Moms (ADAPT-M) bridges prenatal and postpartum primary care and uses evidence-based health coaching practices for lifestyle modifications. This program was assessed in a pragmatic, randomized control trial within four Central Toronto healthcare centres and showed promising results for feasibility and acceptability. Aims: Working with a team of patients, providers, researchers and health administrators, this study aims to: 1) co-design an implementation and evaluation strategy for ADAPT-M that is adaptable to local contexts; 2) iteratively adapt and sequentially implement ADAPT-M in 3 jurisdictions in Ontario, Canada; and 3) determine the effectiveness of the implemented ADAPT-M program on quintuple aim outcomes to support provincial and national spread and scale. Implementation and Evaluation Plan: We will use a type 3 hybrid effectiveness-implementation design to address our aims. The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) framework will guide the planning and execution of the study and the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework will guide the evaluation of the implementation effectiveness. A step-wedged multiple-baseline quasi-experimental design will be employed using healthcare administrative, clinical, and mixed-methods data sources. Using this design, we will iteratively evaluate the implementation and explore the real-world effectiveness of the program. Implications: The implementation and evaluation of the ADAPT-M program will allow us to advance the quintuple aim of health improvement, with specific attention to adaptations necessary to meet the needs of equity deserving populations. ADAPT-M will improve population health and healthcare costs through reduced risk of T2DM; patient experience by enhancing self-care support for mothers with GDM; and provider experience by facilitating transition of prenatal to post-partum diabetes care. As many marginalized groups are disproportionately affected by GDM, the ADAPT-M program will advance health equity through an accessible program with culturally adaptable patient resources and tools. *On behalf of the ADAPT-M team: Alfonsi J, Banwatt S, Berger H, Bhatia S, Caplan L, de Souza R, Feig D, Fine R, Fitzpatrick S, Fleming K, Gordon J, Harvey P, Kabasele K, Kastner M, Kwan C, Liutkus J, Mackenzie H, Mian S, Nerenberg K, Parikh A, Phillips A, Price J, Ramdass S, Rayner J, Reid R, Shah B, Sivalogarajah S, Strome J, Wodchis W, Zenlea I
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».