Self management and patient understanding of diabetes in the older person
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine knowledge and management of diabetes by older people. METHODS: A representative sample of 1047 people with Type 2 diabetes, aged 75 years and over, were asked a series of questions relating to their diabetes management and their understanding of self management. The impact of cognitive impairment and socio-economic status were assessed. RESULTS: The majority of people, 1015 (96.9%), were under the care of a health professional and 1018 (97.2%) were taking insulin, tablets, controlling their diet or a combination. Cognitive impairment (Mini-Mental State Examination ≤ 23) was found in 235 (22.5%) people. Recent eye, foot and dietician assessment was reported by 813 (77.7%), 836 (79.7%) and 326 (31.1%) people, respectively. A quarter overall and 70% of those taking insulin tested their blood glucose. In the insulin group, 78 (54.2%) reported hypoglycaemia and those with cognitive impairment gave more incorrect responses when asked about diabetes management. Socio-economic status made very little difference to any of these outcomes. CONCLUSIONS: Most older people with diabetes, regardless of their socio-economic status, are under the care of a healthcare professional and use medication or diet to manage their disease. Large numbers also attend foot and eye examinations. However, over one fifth of older people with diabetes have cognitive impairment. Older people had a reasonable understanding of their diabetes management but this was worse in those people with cognitive impairment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».