Factors influencing self-management in patients with type 2 diabetes in general practice: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Many Australian adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM) do not follow recommended self-management behaviours that could prevent or delay complications. This exploratory study aimed to investigate the factors influencing self-management of T2DM in general practice. Semi-structured qualitative interviews were conducted with patients with T2DM (n = 10) and their GPs (n = 4) and practice nurses (n = 3) in a low socioeconomic area of Sydney, New South Wales, Australia. The interviews were analysed thematically using the socio-ecological model as a framework for coding. Additional themes were derived inductively based on the explicitly stated meaning of the text. Factors influencing self-management occurred on four levels of the socio-ecological model: individual (e-health literacy, motivation, time constraints); interpersonal (family and friends, T2DM education, patient-provider relationship); organisational (affordability, multidisciplinary care); and community levels (culture, self-management resources). Multi-level strategies are needed to address this wide range of factors that are beyond the scope of single services or organisations. These could include tailoring health education and resources to e-health literacy and culture; attention to social networks and the patient-provider relationship; and facilitating access to affordable on-site allied health services.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».