Diabetes care: Comparison of patients' and healthcare professionals' assessment using the PACIC instrument
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVE: Whereas the Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC) instrument measures the extent to which care received by patients is congruent with the Chronic Care Model, the 5As model emphasizes self-management and community resources, 2 key components of the Chronic Care Model. We aimed at comparing evaluation of diabetes care, as reported by patients with diabetes and healthcare professionals (HCPs), using these instruments. METHODS: Two independent samples, patients with diabetes (n = 395) and HCPs (including primary and secondary care physicians and nurses; n = 287), responded to the 20-item PACIC and the six 5As model questions. The PACIC-5A (questions scored on a 5-point scale, 1 = never to 5 = always) was adapted for HCPs (modified-PACIC-5A). In both samples, means and standard deviations for each question as well as proportions of responses to each response modality were computed, and an overall score was calculated for the 20-item PACIC. RESULTS: Patients' and HCPs' overall scores were 2.6 (SD 0.9) and 3.6 (SD 0.5), respectively, with HCPs reporting higher scores for all questions except 1. Patients' education and self-management, referral/follow-up and participation in community programs were rated as low by patients and HCPs. CONCLUSION: Healthcare professionals, particularly diabetes specialists, tended to report better PACIC scores than patients, suggesting that care was not reported similarly when received or provided. Evaluation differences might be reduced by a closer collaboration between patients and HCPs, as well as the implementation of community-based interventions considering more patients' perspectives such as patients' education and self-management.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».