Treatment satisfaction of diabetic patients: what are the contributing factors?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment satisfaction is an important factor of quality of care, especially in treating chronic diseases such as diabetes mellitus. Identifying factors that independently influence treatment satisfaction may help in improving clinical outcomes. OBJECTIVE: To find the relationship between treatment satisfaction of diabetic patients and socio-demographic, clinical, adherence, treatment and health perception factors. METHODS: Patients were interviewed by telephone about their socio-demographic parameters, health status, clinical data and treatment factors. The Diabetes Treatment Satisfaction Questionnaire (DTSQ) was used to measure satisfaction and adherence. This is a cross-sectional study, as part of a larger study of chronic patients in Israel. Subjects were randomly selected diabetes patients. The main outcome measures were DTSQ levels. A multivariate linear regression model was constructed to identify factors independently associated with patients' satisfaction. RESULTS: In all, 630 patients were included in the study. Multivariate analysis indicated that demographic parameters (e.g. female gender, P = 0.036), treatment factors (e.g. type of medication, P < 0.001), adherence factors (e.g. difficulty attending follow-up or taking medications, P < 0.001) and clinical factors (e.g. diabetes complications, P < 0.01) were independently associated with lower treatment satisfaction. CONCLUSIONS: Treatment satisfaction is lower among diabetic patients who have a lower educational level, who are insulin treated or have a diabetic complication and is related to difficulties in taking medications and coming to follow-up visits. Addressing the specific needs of these patients might be effective in improving their satisfaction, thus having a positive influence on other clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».