Diabetes Attitudes, Wishes and Needs second study (DAWN2™): Cross‐national comparisons on barriers and resources for optimal care—healthcare professional perspective
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
AIMS: The second Diabetes Attitudes, Wishes and Needs (DAWN2) study sought cross-national comparisons of perceptions on healthcare provision for benchmarking and sharing of clinical practices to improve diabetes care. METHODS: In total, 4785 healthcare professionals caring for people with diabetes across 17 countries participated in an online survey designed to assess diabetes healthcare provision, self-management and training. RESULTS: Between 61.4 and 92.9% of healthcare professionals felt that people with diabetes needed to improve various self-management activities; glucose monitoring (range, 29.3-92.1%) had the biggest country difference, with a between-country variance of 20%. The need for a major improvement in diabetes self-management education was reported by 60% (26.4-81.4%) of healthcare professionals, with a 12% between-country variance. Provision of diabetes services differed among countries, with many healthcare professionals indicating that major improvements were needed across a range of areas, including healthcare organization [30.6% (7.4-67.1%)], resources for diabetes prevention [78.8% (60.4-90.5%)], earlier diagnosis and treatment [67.9% (45.0-85.5%)], communication between team members and people with diabetes [56.1% (22.3-85.4%)], specialist nurse availability [63.8% (27.9-90.7%)] and psychological support [62.7% (40.6-79.6%)]. In some countries, up to one third of healthcare professionals reported not having received any formal diabetes training. Societal discrimination against people with diabetes was reported by 32.8% (11.4-79.6%) of participants. CONCLUSIONS: This survey has highlighted concerns of healthcare professionals relating to diabetes healthcare provision, self-management and training. Identifying between-country differences in several areas will allow benchmarking and sharing of clinical practices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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