SMARTCLOTH-Odyssey for Nutrition Education in Type 1 Diabetes: Development and Acceptability Study of a Gamified Web-Based Platform for Diabetes Nurse Educators Using a Human-Centered Design Approach (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The onset of type 1 diabetes mellitus (T1DM) in adolescence represents a challenge for patients, families, and health care professionals. Diabetes nurse educators identify a lack of adolescent-friendly educational resources, especially in nutrition education. Digital technology offers an opportunity to develop innovative tools to address these needs from a user-centered approach. Objective: We aimed to design and evaluate the acceptability of the SMARTCLOTH-Odyssey platform, an interactive web tool designed to support diabetes nurse educators in delivering nutrition education based on carbohydrate counting to adolescents with recent T1DM, evaluated from the perspective of nurse educators. Methods: A mixed study was carried out in three phases: (1) qualitative analysis through two focus groups with nurse educators in the Andalusian Community to identify barriers and needs; (2) development of the digital tool following a human-centered design methodology, incorporating narrative and gamified elements; and (3) quantitative evaluation of acceptability through an ad hoc questionnaire applied to 40 professionals who tested the platform. Results: Participants highlighted the lack of homogeneous and adapted debut materials, and the need for emotionally sensitive and visually appealing tools. SMARTCLOTH-Odyssey was rated positively in terms of usefulness, clarity, and clinical applicability. A total of 97.5% (39/40) felt it could facilitate nutrition education, and 90% (36/40) said they would use it in their practice. The platform was perceived as intuitive, innovative, and adapted to the characteristics of the adolescent patient. Conclusions: SMARTCLOTH-Odyssey constitutes a viable and well-valued proposal by nurse educators. It has the potential to improve nutrition education from the diagnosis of T1DM. Its participatory development reinforces its applicability and sustainability in real clinical contexts.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».