Carbohydrate knowledge in diabetic emergency department patients at an academic institution
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes Mellitus (DM) affects 12.3% of the U.S. population and is responsible for $245 billion in annual costs. Knowledge about their disease is an important part of patients’ self-management.Objective: The objective of this study was to describe the baseline level of knowledge of patients with diabetes in this emergency department (ED), including behaviors related to healthy eating such as carbohydrate counting (CC).Methods: This was a cross sectional interview survey conducted at an academic tertiary center. An 8-item survey was developed to assess areas of diabetes self-care and carbohydrate knowledge. Trained research assistants approached all medically stable, non-pregnant ED patients with a past medical history of diabetes for participation. Descriptive statistics and ANOVA analysis were used.Results: Of the 115 patients approached, 98 were willing to participate; 54% were using insulin and 68% were female. The average age was 55 (SD +/- 14) years and diagnosed for an average of 12 (SD +/- 10) years. Fifty three percent did not check their morning blood sugar. Only 20% could accurately state the target hemoglobin A1c. While 48% of participants could relate the importance of carbohydrates to blood sugar, only 5% could state the number of grams of carbohydrates in a slice of bread. Only 1 participant correctly answered all 4 of the carbohydrate questions. Higher education and more visits with a nutritionist were associated with carbohydrate knowledge.Conclusions: Carbohydrate knowledge among this ED population was poor. Opportunities exist for patient education.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».