Challenges faced by physicians when discussing the Type 2 diabetes diagnosis with patients: insights from a cross‐national study (IntroDia<sup>®</sup>)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate physicians' recalled experiences of their conversations with patients at diagnosis of Type 2 diabetes, because physician-patient communication at that time may influence the patient's subsequent self-care and outcomes. METHODS: ), we conducted a cross-sectional survey of physicians treating people with Type 2 diabetes in 26 countries across Africa, Asia, Europe, Latin America, the Middle East, North America and Oceania. The survey battery was designed to evaluate physician experiences during diagnosis conversations as well as physician empathy (measured using the Jefferson Scale of Physician Empathy). RESULTS: survey (response rate 73.0%). Most respondents (87.5%) agreed that the conversation at diagnosis of Type 2 diabetes impacts the patient's acceptance of the condition and self-care. However, almost all physicians (98.9%) reported challenges during this conversation. Exploratory factor analysis revealed two related yet distinct types of challenges (r = 0.64, P < 0.0001) associated with either patients (eight challenges, α = 0.87) or the situation itself at diagnosis (four challenges, α = 0.72). There was a significant inverse association between physician empathy and overall challenge burden, as well as between empathy and each of the two types of challenges (all P < 0.0001). Study limitations include reliance on accurate physician recall and inability to assign causality to observed associations. CONCLUSIONS: Globally, most physicians indicated that conversations with patients at diagnosis of Type 2 diabetes strongly influence patient self-care. Higher physician empathy was associated with fewer challenges during the diagnosis conversation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».