机构名称：
¥ 1.0
背景：2型糖尿病会影响近3420万成年人，并且是美国第七大死亡原因。数字健康社区已成为为从事糖尿病自我管理（DSM）的个人提供社会支持的途径。对数字同伴互动和社交联系的分析可以改善我们对行为改变的因素的理解，这可以为个性化的DSM干预措施开发。目的：我们的目标是使用混合方法方法应用我们的方法来（1）表征DSM中特定于上下文特定社会影响模式的作用，并且（2）得出介入的介入目标，以增强个人参与DSM。方法：使用美国糖尿病协会支持DSM的同伴信息（n = 〜73,000个从2014年到2021年），（1）产生了一组标记的同伴相互作用集（n = 1501，用于美国糖尿病的n = 1501，通过手动学习模型，（2）用于Qualitiel dectie decter（2），（2）均具有Qualiit datired colditiper（2）整个模型（2），该模型（2）整个代码（2）整个代码效果（2）回顾性分析和（4）社交网络分析技术被用来描绘嵌入在同伴互动中的通信维度（内容和上下文）之间的大规模模式和关系。结果：从属关系模型表明，通过共享交互式沟通风格的演讲行为与社区用户接触与社区用户的参与有积极的联系。结论：在这项研究中，我们表征了社会影响在DSM中的作用，如大规模社交媒体数据集所示。我们的结果还表明，使用交互式通信风格的演讲行为（交流环境）表达患者报告的结果和进步主题（通信内容）时，患有2型糖尿病的用户更有可能在社区中参与社区。它表明了基于用户的上下文和与同行交流的结构更改形式进行有针对性的社交网络干预措施的潜力，这可以发挥社交影响来修改用户参与行为。对多组分数字干预措施的影响。
混合方法社交计算方法
主要关键词
相关文件推荐
