Evaluating the feasibility of a co-designed technology-enabled, collaborative care program for young adults with type 1 diabetes and diabetes distress: A protocol
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Type 1 diabetes (T1D) is a complex, chronic condition that requires active and intensive daily self-management, often necessitating specialized and integrated care. Individuals with T1D are at a heightened risk of experiencing diabetes distress (DD) and other mental health challenges, which, when unaddressed, can impair diabetes self-management and diminish quality of life. These challenges are particularly pronounced for young adults with T1D, who must navigate the typical developmental transitions of early adulthood while managing changes in their diabetes care, self-management, and support systems. However, physical and mental healthcare remain fragmented. While previous studies have explored interventions to address DD, many have faced limitations in scalability. This study aims to evaluate the feasibility and acceptability of the co-designed technology-enabled collaborative care model (TECC-T1D3) tailored to young adults with T1D and DD. Methods: A randomized controlled trial in young adults aged 18-29 years living with T1D in Ontario, Canada (n = 60), to assess the feasibility and acceptability of the co-designed TECC-T1D3 intervention. Secondary objectives include evaluating the preliminary effectiveness of the program in reducing DD, enhancing self-efficacy, improving quality of life, and exploring the impact of the intervention on connectedness to care and community. Results: This paper presents the trial protocol of the TECC-T1D3 study. Recruitment began in December 2024, and the trial was registered on clinicaltrials.gov (NCT06804694). Conclusion: The TECC-T1D3 study will determine whether a TECC model is feasible and acceptable for young adults with T1D and DD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».