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Enregistrement W4412723132 · doi:10.2196/76387

The Role of Community Health Workers in Improving Diabetes Device Use Among Youth With Type 1 Diabetes: A Web-Based Qualitative Study Using Human-Centered Design With Clinicians

2025· article· en· W4412723132 sur OpenAlexvenueno aff
Charlotte Wang Chen, Alexa Jacqueline Durante, MARGARET G. MAYNARD, Marina Reznik, Lori M. Laffel, Shivani Agarwal

Notice bibliographique

RevueJMIR Diabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineQualitative researchHealth careNursingIntervention (counseling)Medical educationGerontologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inequity in diabetes technology use persists among Black and Hispanic youth with type 1 diabetes (T1D). Community health workers (CHWs) can address social and clinical barriers to diabetes device use. However, more information is needed on clinicians' perceptions to inform the development of a CHW model for youth with T1D. OBJECTIVE: This study aimed to identify barriers to diabetes technology use and cocreate solutions in collaboration with diabetes and school-based clinicians serving Black and Hispanic youth with T1D. METHODS: Using human-centered design, the study team conducted 2-hour web-based workshops with clinicians from a diabetes clinic or school-based clinics at a safety net hospital in the Bronx, New York. The workshops promoted active ideation of barriers and co-design of a CHW intervention prototype to address self-reported challenges. Workshops were analyzed using a qualitative inductive approach. RESULTS: A total of 17 participants completed the human-centered design workshops and surveys. Of these, 11 (65%) were clinicians from the diabetes clinic and 6 (35%) were school-based clinicians from elementary, middle, and high schools in the Bronx. A total of 4 workshops were conducted. The perceived diabetes device barriers for youth with T1D and their families by participants were general health-related social needs (HRSNs) and diabetes technology-specific HRSNs that interfered with technology uptake, such as housing and financial insecurity, as well as digital social needs; and difficulty navigating health care systems, insurance, and pharmacy benefits due to the high level of care coordination required by caregivers. In addition, the participants identified barriers that interfered with their ability to support youth with T1D with diabetes technology, such as limited support for using diabetes technology in school and lack of time and technology support to troubleshoot problems in diabetes clinics. Ways in which a CHW could help mitigate these barriers include (1) identifying and addressing HRSNs by directing patients to appropriate resources; (2) providing peer support for caregivers to navigate diabetes device logistics; (3) acting as a school liaison to improve communication and coordination between caregivers, schools, and diabetes clinicians; and (4) offering administrative support to offload the logistical burden of clinicians. CONCLUSIONS: Important needs related to specialized technology support, enhanced care coordination, family-clinician communication, and administrative task shifting were identified by clinicians to inform a CHW model for youth with T1D. Continued co-design and pilot testing are needed to refine the model.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,303 · 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.

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
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Résumé présentoui

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