Caregiver experiences of an integrative patient-centered digital health application for pediatric type 1 diabetes care: Findings from a pilot clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes technology generates vital health data, but healthcare professionals (HCP) and patients must navigate multiple platforms to access it. We developed a digital health platform, co-designed with patients and families living with type 1 diabetes (T1D) and their HCPs, that aim to support a collaborative care experience through shared access to diabetes data, clinical recommendations, and resources. We describe caregivers' views on the platform's impact on clinic visits and child self-management in children with T1D. A six-month observational pilot study at BC Children's Hospital Diabetes Clinic in British Columbia, Canada, gathered data through surveys and interviews. Surveys were administered to caregivers and HCPs at different time points throughout the study; 18 qualitative interviews were conducted with caregivers at the conclusion of the study. Quantitative data were summarized descriptively. Interview data were transcribed, coded using open and systematic coding, and subsequent inductive thematic analysis. Eighteen caregivers completed the surveys, and 11 HCP participants submitted 41 surveys (approximately 3-4 each) after using the platform. Most caregivers (61%; 11/18) found the platform helpful, and 56% (10/18) reported that using the platform made their clinical visits and recommendations more personalized. Nearly all HCPs (90%; 37/41) were satisfied with the platform's ability to support clinical visits. Themes identified from caregiver qualitative interviews revealed that (1) the platform provided a convenient connection that improved preparedness and empowered caregivers in managing their child's T1D; (2) the platform's value was driven by the healthcare team's usage of it; and (3) caregivers felt hopeful that the platform could better support their child's T1D management. The platform could foster a collaborative and personalized care experience that enables caregivers to engage in diabetes self-management and feel connected to their healthcare team. These results will guide the future development, evaluation, and implementation of the platform.
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 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 | 0,027 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».