Does a 2.5‐year self‐management education and support intervention change patterns of healthcare use in African‐American adults with Type 2 diabetes?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the impact of a 2.5-year diabetes self-management education and support intervention on healthcare use and to examine factors associated with patterns of healthcare use. METHODS: We recruited 60 African-American adults with type 2 diabetes who completed a 2.5-year empowerment-based diabetes self-management education and support intervention. Primary healthcare use outcomes included acute care visits, non-acute care visits and days lost to disability. Acute care was a composite score calculated from the frequency of urgent care visits, emergency department visits and hospitalizations. Non-acute care measured the frequency of scheduled outpatient visits. To examine change in patterns of healthcare use, we compared the frequency of healthcare visits over the 6-month period preceding the intervention with that in the last 6 months of the intervention. RESULTS: No significant changes in patterns of healthcare use were found for acute care, non-acute care or days lost to disability. Multiple regression models found higher levels of depression (P = 0.001) to be associated with a greater number of non-acute healthcare visits, and found longer duration of diabetes (P = 0.019) and lower levels of diastolic blood pressure (P = 0.025) to be associated with fewer days lost to disability. CONCLUSIONS: Participation in a long-term diabetes self-management education and support intervention had no impact on healthcare use in our sample of African-American subjects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».