Providers’ perceptions of barriers to the management of type 2 diabetes in remote Aboriginal settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine providers' perspectives of the barriers to providing diabetes care in remote First Nation communities in the Sioux Lookout Zone (SLZ) of Northwestern Ontario, Canada. STUDY DESIGN: A qualitative study involving key informant interviews and focus groups was conducted with health care providers working in remote First Nation communities in SLZ. METHODS: Twenty-four nurses, doctors, diabetes educators and community health representatives (CHRs) participated in qualitative interviews and focus groups. Data collected from the interviews and focus groups was coded and thematically analysed using NVIVO software. RESULTS: Barriers to diabetes care were grouped into patient, clinic and system factors. Providers' perceptions of patient factors were divided between those advocating for a patient-provider partnership and those advocating for greater patient responsibility. Clinic-related barriers such as short staffing, staff turnover and system fragmentation were discussed, but were often overshadowed by a focus on patient factors and a general sense of frustration among providers. Cultural awareness and issues with clinic management were not mentioned, though they are both within the providers' control. CONCLUSIONS: This study characterizes a range of barriers to diabetes care and shows that patient-related factors are of primary concern for many providers. We conclude that patient-focused interventions and cultural competence training may help improve patient-provider partnerships. Funding and supporting quality improvement initiatives and clinic reorganization may increase the providers' knowledge of the potential for clinical strategies to improve patient outcomes and focus attention on those factors that providers can change. Future research into the factors driving quality of care and strategies that can improve care in Aboriginal communities should be a high priority in addressing the rising burden of diabetes and related complications.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».