Barriers to appropriate diabetes management among homeless people in Toronto.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homeless people are more likely to have chronic medical conditions and to encounter barriers to health care than the general population. In this study we identify barriers to appropriate disease management among homeless adults with diabetes mellitus in Toronto. METHODS: People with diabetes were surveyed at homeless shelters in Toronto. Information was obtained on demographic characteristics, diabetes history, access to health care, substance abuse and mental illness. Participants' descriptions of the difficulties they experienced in managing their diabetes were analysed qualitatively. Hemoglobin A1c levels were used to assess adequacy of glycemic control. RESULTS: Fifty people completed the survey (response rate 83%). Of the respondents 82% were male and 64% were white. Type 2 diabetes had been diagnosed in 86%, with 62% of all participants taking oral agents alone and 28% taking insulin alone. Overall, 72% of the participants reported experiencing difficulties managing their diabetes: the most common were related to diet (type of food at shelters and inability to make dietary choices, reported by 64%) and scheduling and logistics (inability to get insulin and diabetic supplies when needed and inability to coordinate medications with meals, reported by 18%). Although alcohol use, cocaine use and mental health problems were common, few respondents cited these issues as barriers to diabetes management. According to Canadian Diabetes Association guidelines, glycemic control was inadequate in 44% of the people tested. INTERPRETATION: In Toronto, most homeless adults with diabetes report difficulties managing their disease, and poor glycemic control is common.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».