Challenges of Diabetes Self-Management in Adults Affected by Food Insecurity in a Large Urban Centre of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To explore how food insecurity affects individuals' ability to manage their diabetes, as narrated by participants living in a large, culturally diverse urban centre. Design. Qualitative study comprising of in-depth interviews, using a semistructured interview guide. Setting. Participants were recruited from the local community, three community health centres, and a community-based diabetes education centre servicing a low-income population in Toronto, Ontario, Canada. Participants. Twenty-one English-speaking adults with a diagnosis of diabetes and having experienced food insecurity in the past year (based on three screening questions). Method. Using six phases of analysis, we used qualitative, deductive thematic analysis to transcribe, code, and analyze participant interviews. Main Findings. Three themes emerged from our analysis of participants' experiences of living with food insecurity and diabetes: (1) barriers to accessing and preparing food, (2) social isolation, and (3) enhancing agency and resilience. Conclusion. Food insecurity appears to negatively impact diabetes self-management. Healthcare professionals need to be cognizant of resources, skills, and supports appropriate for people with diabetes affected by food insecurity. Study findings suggest foci for enhancing diabetes self-management support.
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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 | 0,001 |
| 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 ».