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Enregistrement W2012192784 · doi:10.1186/1472-6963-8-33

Factors contributing to attrition behavior in diabetes self-management programs: A mixed method approach

2008· article· en· W2012192784 sur OpenAlexaff
Enza Gucciardi, Margaret DeMelo, Ana Offenheim, Donna E. Stewart

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionMedicineSeriousnessLogistic regressionFamily medicineDiabetes mellitusHealth administrationDiabetes managementType 2 diabetesPublic healthNursingGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes self-management education is a critical component in diabetes care. Despite worldwide efforts to develop efficacious DSME programs, high attrition rates are often reported in clinical practice. The objective of this study was to examine factors that may contribute to attrition behavior in diabetes self-management programs. METHODS: We conducted telephone interviews with individuals who had Type 2 diabetes (n = 267) and attended a diabetes education centre. Multivariable logistic regression was performed to identify factors associated with attrition behavior. Forty-four percent of participants (n = 118) withdrew prematurely from the program and were asked an open-ended question regarding their discontinuation of services. We used content analysis to code and generate themes, which were then organized under the Behavioral Model of Health Service Utilization. RESULTS: Working full and part-time, being over 65 years of age, having a regular primary care physician or fewer diabetes symptoms were contributing factors to attrition behaviour in our multivariable logistic regression. The most common reasons given by participants for attrition from the program were conflict between their work schedules and the centre's hours of operation, patients' confidence in their own knowledge and ability when managing their diabetes, apathy towards diabetes education, distance to the centre, forgetfulness, regular physician consultation, low perceived seriousness of diabetes, and lack of familiarity with the centre and its services. There was considerable overlap between our quantitative and qualitative results. CONCLUSION: Reducing attrition behaviour requires a range of strategies targeted towards delivering convenient and accessible services, familiarizing individuals with these services, increasing communication between centres and their patients, and creating better partnerships between centres and primary care physicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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