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Enregistrement W4415648544 · doi:10.1177/20552076251377262

Design, implementation, and evaluation of complex telenutrition interventions used for diabetes self-management and monitoring

2025· article· en· W4415648544 sur OpenAlexaff
Choumous Mannoubi, Brigitte Vachon, Karla Vanessa Rodrigues Soares Menezes, Sophie Desroches, Dahlia Kairy

Notice bibliographique

RevueDigital Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthPsychological interventionDiabetes mellitusDigital healthTelemedicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The global increase in diabetes prevalence has heightened the need for interventions focused on health promotion, prevention, management, and clinical monitoring. The challenges for affected individuals and health professionals are numerous, including monitoring diet, physical activity, medication adherence, and blood glucose levels. Objective: This article aims to describe the current state of knowledge on the processes of design, implementation, and evaluation of complex telenutrition interventions used for diabetes self-management and monitoring with a health professional, with the goal of improving adherence, usability, and sustained use. Methods: Research was conducted using the MEDLINE, CINAHL, and Embase databases, limited to articles in English and French on the development or evaluation of complex telehealth interventions for type 2 diabetes or pre-diabetes. Three reviewers independently selected each of the articles, and the principal researcher analyzed them. Results: The findings reveal strong end-user involvement, including patients and various health professionals, in the design and evaluation of digital tools, promoting multidisciplinary diabetes management. Telehealth interventions were designed to be used across various platforms and devices, enhancing accessibility. The analysis highlights the importance of ease of use of monitoring technologies, with a trend toward automation and integration with wearable devices for simplified monitoring and rapid adjustments. The analysis also emphasizes the need for rigorous usability evaluations to ensure that technologies meet user needs. Interventions that incorporated theoretical models of behavior change tended to show high levels of user satisfaction and adoption and encouraged patient engagement in managing their condition. Conclusion: This review reveals that complex telenutrition interventions represent a significant advancement for diabetes management. They enable close collaboration between patients and health professionals, enhancing effective diabetes self-management through more accessible and user-friendly digital platforms. The results highlight the importance of user-centered design of telehealth solutions for the success of these initiatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,363 · 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
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Résumé présentoui

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