An expanded model of diabetes care based in an analysis and critique of current approaches
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To examine and critique various models guiding the care and education of people with diabetes, to develop more helpful and effective approaches to care. The focus is on relationships and communication between patients and healthcare providers. BACKGROUND: Many patients are not adhering to the recommended treatments, hence it seems that effective diabetes care is difficult to achieve, particularly for patients of lower socio-economic status, who are disproportionately afflicted. The results are usually devastating, and lead to serious health complications that incisively diminish quality of life for patients with diabetes, frustrate healthcare providers and increase healthcare costs. DESIGN: Critical review. METHOD: This paper represents a critical review of various approaches to diabetes care and education. A CINAHL search with relevant key words was carried out and selected exemplary research studies and articles describing and/or evaluating the various approaches to diabetes care and management were examined. Particular attention was paid to how the paradigmatic underpinnings of these approaches construct patient - healthcare provider relationships. CONCLUSION: The literature revealed that the traditional top-down approaches to care were largely ineffective, while collaborative approaches, based in respect and taking the whole persons and their unique situations into account, were found to be central to good care. Further, an integration of the different kinds of knowledge contained in the various approaches can complement and extend one another. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Avoiding devastating complications by improving the management of diabetes and overall quality of life of patients is a worthwhile goal. Therefore expanding diabetes care beyond the traditional bio-medical model to develop more effective approaches to care is of interest to all healthcare professionals working in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».