"I take what I think works for me": a qualitative study to explore patient perception of diabetes treatment benefits and risks.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is impacting more and more people each year. A key aspect of disease management is patient adherence to prescribed treatments. Treatment adherence is influenced by many factors, including the understanding of a treatment's benefits and risks. OBJECTIVE: This study sought to describe the experience of benefit and risk assessment for people with type 2 diabetes when making treatment decisions. METHODS: This study utilized qualitative research methods. Individual interviews were conducted using a semi-structured interview guide. Both purposeful and theoretical sampling was used. A grounded theory approach was employed to facilitate data collection and analysis. RESULTS: The 18 study participants were on varying treatment regimens for diabetes (diet therapy, oral medications, and insulin). Many people felt that they had not received enough information about the benefits and risks of treatment at the point of decision-making and later sought this information on their own. Participants did not seem to consciously assess treatment benefits and risks when treatments were prescribed or suggested, but rather continued to make decisions after the clinical encounter by means of experimentation or experience with treatments. In general, benefits and risks were conceptualized very broadly, and some people were not able to verbally articulate their perceptions of treatment benefits and risks. CONCLUSION: Patients' assessment of treatment benefits and risks is an ongoing, often unconscious process that requires continuous interaction with the health care system. Access to information and an opportunity to discuss treatment options with health care providers are important to people with diabetes when making treatment decisions.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».