Valutazione di un intervento sull'educazione all'autogestione del diabete (DSME) fornita utilizzando la tecnologia basata su Avatar: valutazione e percezione degli educatori diabetici certificati

An Evaluation of a Diabetes Self-Management Education (DSME) Intervention Delivered Using Avatar-Based Technology: Certified Diabetes Educators' Ratings and Perceptions

Duncan-Carnesciali, Wallace, Odlum

Diabetes Educ. 2018 Jun;44(3):216-224. doi: 10.1177/0145721718769474. Epub 2018 Apr 12

Tecnologia e diabete


02 agosto 2019

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Valutazione di un intervento sull'educazione all'autogestione del diabete (DSME) fornita utilizzando la tecnologia basata su Avatar: valutazione e percezione degli educatori diabetici certificati

Obiettivi: Lo scopo di questo studio era di valutare le percezioni che  i “certified diabetes educators” (CDE), di diverse professioni sanitarie, hanno rispetto ad un intervento di e-health culturalmente appropriato che utilizzava la tecnologia basata sugli avatar.

Metodi: Progettazione di sezioni trasversali, basata su indagini, utilizzando paradigmi quantitativi e qualitativi. Un modello logico ha inquadrato lo studio, incentrato sui concetti generali. In totale, 198 CDE hanno  partecipato alla valutazione. I partecipanti erano per lo più di sesso femminile e rappresentavano una fascia d'età compresa tra 26 e 76 anni. La professione rappresentativa era quella degli infermieri registrati. Impostazione dello studio e raccolta dei dati avvenuta su https://www.surveymonkey.com/r/AvatarVideoSurvey-for-Certified_Diabetes_Educators. Gli strumenti di studio utilizzati sono stati il ​​Basic Demographics Survey (BD-13), Educational Material Use and Rating of Quality Scal (EMU-ROQ-9), Marlowe-Crowne Social Desirability Survey (MS-SOC-DES-CDE-13), Marlowe-Crowne Social Desirability Survey (QAVRS-7), Recommend Avatar to Patients Scale (RAVTPS-3), Recommend Avatar Video to Health Professionals Scale (RAVTHP-3), e Avatar Video Applications Scale (AVAPP-1). L'analisi statistica utilizzata includeva test t di Pearson, la regressione di tipo stepwise e l’analisi dei contenuti/temi.

Risultati: I fattori predittivi significativi di una alta valutazione del video sono stati l’ età, l’etnia, l’origine araba / mediorientale, asiatica e bianco / europeo. L'analisi tematica e di contenuto dei dati ha rivelato una percezione generale positiva del video.

Conclusioni: Un intervento di e-health basato su teorie di comportamento sulla salute basate sull'evidenza ha il potenziale per aumentare l'accesso all'educazione all'autogestione del diabete, come evidenziato nelle da parte dei CDE nelle valutazioni e nelle percezioni del video.


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