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Enregistrement W2560120056 · doi:10.1177/0145721716679276

Understanding Financial Barriers to Care in Patients With Diabetes

2016· article· en· W2560120056 sur OpenAlexaff
David J.T. Campbell, Braden Manns, Brenda R. Hemmelgarn, Claudia Sanmartin, Alun Edwards, Kathryn King‐Shier

Notice bibliographique

RevueThe Diabetes Educator · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisVariety (cybernetics)Health careGrounded theoryMedicineDiabetes mellitusNursingBusinessQualitative researchFamily medicineFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study was to better understand the impact that financial barriers have on patients with diabetes and the strategies that they use to cope with them. Methods A secondary analysis was conducted of 24 interviews with patients who had either type 1 or type 2 diabetes and perceived financial barriers, which were previously undertaken for a larger grounded theory study. Semistructured interviews were undertaken either face-to-face or by telephone. Data analysis was performed by 3 reviewers using inductive thematic analysis. Sampling for the original study continued until data saturation was achieved. Results The predominant aspects of care to which participants described financial barriers were medications, diabetes supplies, and healthy food. A variety of strategies are used by these patients. Participants described that their health care providers had the potential to either play an important supporting role; or alternatively, that they could also worsen the impacts of financial barriers. Conclusions Patients with diabetes experience financial barriers to various aspects of their care. While they use a variety of strategies to overcome their barriers, their health care providers can play a particularly important role in helping them manage these important barriers that impact their care and outcomes. Providers should ask patients about the existence of financial barriers, and employ strategies to mitigate against their impact.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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