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Enregistrement W2982600199 · doi:10.2196/15109

Identifying Barriers and Enablers to Attending Diabetic Retinopathy Screening in Immigrants to Canada From Ethnocultural Minority Groups: Protocol for a Qualitative Descriptive Study

2019· article· en· W2982600199 sur OpenAlexaffvenueabout
Maman Joyce Dogba, Michael H. Brent, Catherine Bach, Sarah Asad, Jeremy Grimshaw, Noah Ivers, France Légaré, Holly O. Witteman, Janet E. Squires, Xiaoqin Wang, Olivera Sutakovic, Mary Zettl, Olivia Drescher, Zack van Allen, Nicola McCleary, Marie‐Claude Tremblay, Stefanie Linklater, Justin Presseau

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensWomen's College HospitalOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of OttawaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAttendanceQualitative researchDiabetic retinopathyFamily medicineDescriptive statisticsImmigrationSnowball samplingGerontologyMedical educationNursingDiabetes mellitusSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immigrants to Canada belonging to ethnocultural minority groups are at increased risk of developing diabetes and complications, including diabetic retinopathy, and they are also less likely to be screened and treated. Improved attendance to retinopathy screening (eye tests) has the potential to reduce permanent complications, including blindness. OBJECTIVE: This study aims to identify the barriers and enablers of attending diabetic retinopathy screening among ethnocultural minority immigrants living with diabetes in Quebec and Ontario, Canada, to inform the development of a behavior change intervention to improve diabetic retinopathy screening attendance. METHODS: The research question draws on the needs of patients and clinicians. Using an integrated knowledge translation approach, the research team includes clinicians, researchers, and patient partners who will contribute throughout the study to developing and reviewing materials and procedures, helping to recruit participants, and disseminating findings. Using a convenience snowball strategy, we will recruit participants from three target groups: South Asian and Chinese people, and French-speaking people of African descent. To better facilitate reaching these groups and support participant recruitment, we will partner with community organizations and clinics serving our target populations in Ontario and Quebec. Data will be collected using semistructured interviews, using topic guides developed in English and translated into French, Mandarin, Hindi, and Urdu, and conducted in those languages. Data collection and analysis will be structured according to the Theoretical Domains Framework (TDF), which synthesizes predominant theories of behavior change into 14 domains covering key modifiable factors that may operate as barriers or enablers to attending eye screening. We will use directed content analysis to code barriers and enablers to TDF domains, then thematic analysis to define key themes within domains. RESULTS: This study was approved for funding in December 2017, and the research ethics board approved the conduct of the study as of January 13, 2018. Data collection then began in April 2018. As of August 28, 2018, we have recruited 22 participants, and analysis is ongoing, with results expected to be published in 2020. CONCLUSIONS: Findings from this study will inform the codevelopment of theory-informed, culturally- and linguistically-tailored interventions to support patients in attending retinopathy screening. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15109.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,314
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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