A qualitative exploratory study of user experience with a peer-support based, self-management website for people with a cardiovascular condition and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiovascular disease and Type 2 diabetes are two serious chronic health conditions that impact patients, families, and health services. Patients who experience both conditions can struggle to access relevant programmes to guide and educate them on successful self-management. Peer support has been proven to assist patients in managing these dual conditions, but the experience of using an online platform has not been previously explored. Aim: To understand the experience of using a theory-based, peer-support, self-management website for people with cardiovascular and diabetes conditions in an Australian regional health service. Design: An exploratory qualitative study was undertaken. Our study is reported according to COREQ guidelines. Methods: Data were collected via online, semi-structured interviews approximately one week after participants were asked to engage with the website. Interviews were conducted to focus on the user experience, feasibility and usefulness of accessing the website, and how it helped support development of self-management skills. Interview data were transcribed from audio recordings into text files, thematic analysis was conducted for evolving themes. Results: Fifteen participants agreed to be interviewed for the study. Findings revealed that participants found the website useful for providing relevant, comprehensive, and reliable online health information to help them manage their comorbidities. Participants appreciated the opportunity to share their experiences with others, and some expressed their interest in becoming peer supporters, to help others who might be trying to manage similar comorbidities. Conclusion: Users' experience of the peer-support, web-based programme was positive overall and supported the physical and emotional well-being of the participants, who were trying to manage two complex chronic health conditions. Considerations for further development are reported on.
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 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 | 0,000 | 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 ».