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Enregistrement W7161796746 · doi:10.82308/2589

Design, evaluation, optimization, and adaptation of a web application for type 1 diabetes self-management

2023· dissertation· en· W7161796746 sur OpenAlexaboutno aff
Li Feng Xie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb siteContext (archaeology)Web applicationWeb of science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les applications web sont des outils de santé digitale qui nécessitent un moindre coût de développement et de maintenance à long-terme et qui peuvent être utilisées pour la gestion de conditions de santé chroniques, comme le diabète de type 1 (DT1). Les gens vivant avec le DT1 sont dans un état constant de prise de décision pour la gestion glycémique. Fournir de la formation et du soutien pour la gestion de leur maladie est nécessaire. Il y a toutefois une absence d’application web autoguidée fondée sur des évidences scientifiques. Ce projet vise à investiguer leur développement, en particulier pour le DT1.Méthodes : Une revue systématique d’applications web autoguidées pour l’autogestion des conditions chroniques a été faite. Une application web pour les gens vivant avec le DT1 a été ensuite développée avec une équipe multidisciplinaire et évaluée via une étude de preuve de concept avec approches mixtes. Des adultes du Québec vivant avec le DT1 ont été recrutés via le registre BETTER. Les données sont auto-rapportées via des questionnaires en ligne (0, 6 et 12 mois) et des entrevues semi-structurées à 6 mois. Des analyses descriptives, corrélation de Pearson, tests t indépendants et pairés ont été faits. Les entrevues (n=16) ont été enregistrées, transcrites, codées et analysées avec une méthode thématique inductive et déductive. La même application web été utilisée pour explorer les besoins des jeunes (14 à 24 ans) vivant avec le DT1. Un échantillonnage dirigé a été utilisé pour recruter 21 jeunes pour des entrevues individuelles. Après avoir codé les entrevues, les thèmes ont été regroupés avec la cartographie conceptuelle de façon inductive.Résultats : Les résultats de la revue systématique (20 articles) indiquent: 1) une absence d’applications web autoguidées pour les gens vivant avec le DT1; 2) une faible proportion d’études discutant de l’acceptabilité des fonctionnalités (40%, n=8); 3) une inconsistance dans la définition d’adhésion aux application web. L’application web bilingue (anglais et français) Support a par la suite été développée avec une équipe multidisciplinaire basée sur la Roue de Changement de Comportement et les techniques de changement de comportements. Elle contient quatre parcours d’apprentissage selon le traitement suivi, six catégories d’information (p.ex. diète et médication) et plusieurs fonctionnalités (p.ex. forum de discussion et vidéos). Son évaluation a été réalisée auprès de 207 utilisateurs (l’âge moyen : 49,2 ± 13,7 ans ; 35% homme ; 96% Blancs). Support a reçu un score de satisfaction de 40/49 [35;45] (médiane [quartile 1; quartile 3]). La fréquence et la peur d’hypoglycémie ont diminué à 6 et à 12 mois; 51% des utilisateurs indiquaient une augmentation de leur confiance à prévenir l’hypoglycémie après 6 mois. Les fonctionnalités facilitant l’accès (p.ex. des courriels pour les bulletins de nouvelles) et la personnalisation de l’information (p.ex. des parcours différents) sont les plus appréciées. L’engagement, en terme de pages vues, était de 54 [24;147] pages pour les 6 premiers mois et de 0 [0;10] pour les 6 mois suivants. Lors des entrevues chez les jeunes, ces derniers avaient un intérêt pour des informations fiables, pratiques et originales à l’application et un accès à du soutien social directement sur l’application.Conclusions : Ce projet contribue au domaine de la santé digitale en présentant le développement d’un outil basé sur les évidences scientifiques, à jour avec l’évolution digitale et en considérant les besoins des utilisateurs. La résultante est Support, une ressource web de formation à l’autogestion du DT1, appréciée par les adultes vivant avec DT1 et qui pourra être adaptée aux besoins des plus jeunes

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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