Supporting patients with type 1 diabetes using continuous subcutaneous insulin infusion therapy: Difficulties, disconnections, and disarray
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS, AND OBJECTIVES: Use of continuous subcutaneous insulin infusion therapy in type 1 diabetes management is high. However, the incorporation of this technology into self-care is not without challenges, and the support of an appropriately skilled health care team is recommended. This study aimed to examine the support context for patients using continuous subcutaneous insulin infusion therapy from the health care professional perspective, as well as contextual influences for health care professionals and their patients. METHODS: This ethnographic qualitative study was undertaken in New South Wales, Australia. Recruitment occurred using a snowball sampling technique, beginning with members of an established diabetes service group. Data were collected through the use of semistructured interviews undertaken by telephone and analysed using thematic analysis. RESULTS: Data were obtained from 26 interviews with staff from diverse professional backgrounds. An overarching theme of difficulties, disconnections, and disarray emerged, with findings indicating that participants perceived difficulties in relation to shortages of health care professional continuous subcutaneous insulin infusion-related expertise, and disconnected and disarrayed service structures and process, with barriers to access to these devices. Individual health care professionals were left to manage somehow or opted not to engage with related care. CONCLUSIONS: Findings provide insights from health care professionals' perspectives into the complexity of providing support for patients using continuous subcutaneous insulin infusion therapy across diverse contexts, and provide a platform for further research and service development. The need for consistent and coordinated care, and the infrastructure to facilitate this, flags an opportunity to drive integration of care and teamworking across as well as within settings and disciplines.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».