A modular approach to diabetes structured education: Effects on patient knowledge, self-efficacy, self-management and patient experience in diabetic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease (DKD) is a serious chronic complication of diabetes, associated with increased risk of cardiovascular disease, end stage kidney disease and mortality. Intensive management, incorporating dietary and lifestyle changes with pharmacological agents, has been shown to reduce associated risks of DKD. This requires multiple self-management (SM) actions to optimise risk factors including diabetes, hypertension and hyperlipidaemia. Diabetes structured education (DSE) is integral to diabetes management and research shows DSE is beneficial to knowledge, SM activities, and diabetes control (Dekain et al., 2009; Speight et al., 2010). However, little evidence exists in DSE focused on DKD, despite the increased risk of mortality associated with the condition and NICE guidelines (NICE, 2008; NICE, 2003) encouraging education to optimise management of diabetes and kidney disease. The aim of the research is to determine whether complication-specific DSE for DKD has an impact on SM, self-efficacy (SE), and knowledge related to DKD, and to identify what effect education has on participants. A mixed method approach, combining quantitative questionnaires and semi-structured qualitative interviews was utilised. A standalone education module specifically for adults with DKD was provided for participants, tailored to the needs of this distinct group. A single education module demonstrated positive changes in SM activities, specifically seeking information, asking questions regarding biomedical results and following suggestions to alter dietary and exercise habits. Improvements were also seen in knowledge related to DKD. Significant positive correlations were demonstrated between SM and SE outcomes related to seeking support and discussing worries with family and friends. Qualitative results identified that social support can have a negative or positive impact on participants depending on the nature of the support. It was also found that participants felt healthcare professionals did not inform them of their biomedical results. An education module specifically for DKD allows the information to be tailored to meet the needs of participants to a greater extend, which is in keeping with NICE guidelines (NICE, 2003). A single education session had a positive impact on participants demonstrated by improvements in DKD knowledge, SE and increased engagement in SM activities. Healthcare professionals can improve partnership with patients through the sharing of, and the significance of, biomedical information. This could have a benefit in reducing the health burden of DKD considering its morbidity and mortality risk.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».