Diabetes Online Community User Perceptions of Successful Aging With Diabetes: Analysis of a #DSMA Tweet Chat
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the American Diabetes Association, there are approximately 30.3 million Americans with diabetes, and the incidence is growing by nearly 1.5 million cases per year. These individuals are at particularly high risk of developing secondary comorbid conditions related to diabetes and aging. Nearly 45% of individuals aged 65 to 75 years use social media, and this number is steadily growing. The use of social media provides the opportunity to assess the perceptions and needs of this population. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine stakeholder perceptions of successful aging with diabetes. METHODS: This study presents a retrospective analysis of a tweet chat focused on aging with diabetes. Tweets were collected using Symplur Signals data analytics software (Symplur LLC) and analyzed for content analysis, sentiment, and participant demographics. Two authors reviewed discussion posts for accuracy of analysis. RESULTS: A total of 59 individuals participated in this tweet chat generating 494 tweets and nearly 2 million impressions. Most (36/59, 63%) tweet chat participants were people living with diabetes; 25% (14/59) were caregivers and advocates. Seven countries were represented in the conversation. A majority (352/494, 71.3%) of the tweets indicated positive sentiment related to aging with diabetes. Five major themes emerged from the qualitative analysis: (1) personal decline now and in the future, (2) limited access to treatment, (3) inability to provide self-care, (4) health care provider capacity to support aging with diabetes, and (5) life-long online peer health support to facilitate diabetes management. CONCLUSIONS: Individuals with diabetes are living longer and want to be supported with specialized care and access to technology that will allow them to successfully age. Aging- and diabetes-related changes may complicate diabetes management into old age. People with diabetes desire options including aging in place; therefore, special training for care partners and health care providers who care for older adults is needed.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».