Reasons why patients referred to diabetes education programmes choose not to attend: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify the reasons why those offered a place on diabetes education programmes declined the opportunity. BACKGROUND: It is well established that diabetes education is critical to optimum diabetes care; it improves metabolic control, prevents complications, improves quality of life and empowers people to make informed choices to manage their condition. Despite the significant clinical and personal rewards offered by diabetes education, programmes are underused, with a significant proportion of patients choosing not to attend. METHODS: A systematic search of the following databases was conducted for the period from 2005-2015: Medline; EMBASE; Scopus; CINAHL; and PsycINFO. Studies that met the inclusion criteria focusing on patient-reported reasons for non-attendance at structured diabetes education were selected. RESULTS: A total of 12 studies spanning quantitative and qualitative methodologies were included. The selected studies were published in Europe, USA, Pakistan, Canada and India, with a total sample size of 2260 people. Two broad categories of non-attender were identified: 1) those who could not attend for logistical, medical or financial reasons (e.g. timing, costs or existing comorbidities) and 2) those who would not attend because they perceived no benefit from doing so, felt they had sufficient knowledge already or had emotional and cultural reasons (e.g. no perceived problem, denial or negative feelings towards education). Diabetes education was declined for many reasons, and the range of expressed reasons was more diverse and complex than anticipated. CONCLUSION: New and innovative methods of delivering diabetes education are required which address the needs of people with diabetes whilst maintaining quality and efficiency.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».