The multinational second Diabetes, Attitudes, Wishes and Needs study: results of the French survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The second Diabetes, Attitudes, Wishes and Needs (DAWN2™) multinational cross-sectional study was aimed at generating insights to facilitate innovative efforts by people with diabetes (PWD), family members (FMs), and health care professionals (HCPs) to improve self-management and psychosocial support in diabetes. Here, the French data from the DAWN2™ study are described. METHODS: In France, 500 PWD (80 with type 1 diabetes [T1] and 420 with type 2 diabetes [T2]), 120 FMs, and 288 HCPs were recruited. The questionnaires assessed the impact of diabetes on quality of life and mood, self-management, attitudes/beliefs, and care/support. RESULTS: Diabetes negatively impacted the emotional well-being of 59% of people with T1 versus 45% of people with T2 (P<0.05) and about half of FMs. A high level of distress was felt by about half of PWD and FMs. About half of HCPs reported assessing depression in their patients. Sixty-two percent of FMs considered managing diabetes to be a burden. Hypoglycemia was a source of concern for 64% of people with T1 and 73% of FMs of insulin users. About two-thirds of non-insulin-medicated people with T2 agreed to start insulin if prescribed, while half of HCPs preferred to delay insulin initiation. A discrepancy between HCPs' perceptions of their interactions with their patients and PWD's recollection of these interactions with regard to patients' personal needs and distress was also observed. CONCLUSION: While distress remains under-assessed by HCPs, the negative impact of diabetes on the lives of PWD and FMs clearly induces distress on both groups. These findings provide new understanding of barriers precluding optimal management of diabetes. Developing strategies to overcome these barriers is now warranted.
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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 | 0,001 |
| 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 découle