Expanding the enablement framework and testing an evaluative instrument for diabetes patient education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strategies to delay or prevent complications from diabetes include diabetes patient education. Diabetes educators seek to provide education that meets the needs of clients and influences positive health outcomes. AIMS: (1) To expand prior research exploring an enablement framework for patient education by examining perceptions of patient education by persons with diabetes and (2) to test the mastery of stress instrument (MSI) as a potential evaluative instrument for patient education. METHOD: Triangulated data collection with a convenience sample of adults taking diabetes education classes. Half the sample completed audio-taped semi-structured interviews pre, during and posteducation and all completed the MSI posteducation. Qualitative data were analysed using latent content analysis, descriptive statistics were completed. RESULTS: Qualitative analysis revealed content categories similar to previous work with prenatal participants, supporting the enablement framework. Statistical analyses noted congruence with psychometric findings from development of MSI; secondary qualitative analyses revealed congruency between MSI scores and patient perceptions. CONCLUSIONS: Mastery is an outcome congruent with the enablement framework for patient education across content areas. Mastery of stress instrument may be a instrument for identification of patients who are coping well with diabetes self-management, as well as those who are not and who require further nursing interventions.
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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 | 0,064 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».