An Overview of Continuity of Care Model for Children With Juvenile Diabetes in West Java Region, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The absence of insulin in people with Juvenile Diabetes (JD) requires that they get daily injections of insulin in addition to daily lifestyle that must be managed.Children with JD requires routine care and check-ups from doctors and nurses in hospitals so that the quality of life of children can be optimal. This researchaimed to obtain an overview of JD continuityof care model. METHOD: The design implementedwas descriptive phenomenology. The number of participantswas 18 people, consisting of6 JD patients:3 parents, 2 guidance and counseling teachers, 2 doctors, 1 midwife and 3 nurses. The data were analyzed using Collaizi method. RESULTS: This research identified 8 themesi.e1)health education from doctors and nurses is needed regularly;2) the treating doctor does not change frequently because it will be confusing; 3)looking for treatment because of responsibility and feeling sad for children;4) insulin medicine is obtained according to what the doctor programmed; 5) simplified registration system; 6) fast service;7) the teacher knows how to supervise children in school and 8) the parents need a community as means of sharing information. CONCLUSIONS: Continuity of care model for JD is related to 3 aspectsof service, i.e.continuity of information; communicationcontinuity and continuity of management to becontained in the INKOLA Model (Informasi, Komunikasi and Tata Kelola).The result of research are expected to give information about the need of care so that a proper continuity of care model can be develop.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».