385-P: Health-Care Providers’ Emotional Responses to Their Patients’ Hypoglycemic Events: The InHypo-DM Study
Notice bibliographique
Résumé
Minimizing hypoglycemia is a key clinical goal for healthcare providers (HCPs) in the care of patients with T1DM and T2DM as the associated morbidity and mortality of hypoglycemia is well understood. Yet, there is a paucity of literature regarding the impact of reported hypoglycemia on HCPs. Using qualitative data from the InHypo-DM Study, Canada’s largest mixed methods study of hypoglycemia to date, we explored the emotional impact of patients’ hypoglycemia on HCPs. Our research team conducted semi-structured interviews lasting 30-45 minutes. Interviews were transcribed verbatim. An iterative and interpretative process was used during both individual and team analysis to identify the main themes. A purposive sample of twenty HCPs was interviewed including endocrinologists (4), family physicians (4), nurse practitioners (3), and diabetes educators (9). Three themes emerged in the analysis: (1) a sense of professional responsibility with the subsequent feeling that the HCP must have failed or inadequately fulfilled their professional duties; (2) a mix of personal emotions including sadness, “feeling bad,” guilt and distress; and (3) the desire to act on these emotions through a “call to action” expressed as a strong desire to identify potential causes of patients’ hypoglycemia and ways in which to help prevent future events. This qualitative study highlights the emotional impact on HCPs as they care for patients at risk of hypoglycemia. While it may have been expected that HCPs have a strong sense of professional responsibility, it was unexpected to discover that these responses often became personal emotions. Clinical strategies that support HCPs in their efforts to optimize hypoglycemia detection and prevention should be promoted. Such strategies could help facilitate not only reductions in hypoglycemia among patients, but also lessen the emotional burden experienced by diabetes care providers over the span of their careers. Disclosure S.M. Reichert: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc., Sanofi, Servier. Consultant; Self; Abbott, AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Research Support; Self; Canadian Institutes of Health Research. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Novo Nordisk Inc., Sanofi. J.B. Brown: None. Y. Valliere: None. C. McLachlan: None. S. Webster-Bogaert: None. A. Ratzki-Leewing: Consultant; Self; Eli Lilly and Company, Novo Nordisk A/S. Research Support; Self; Sanofi. B.L. Ryan: None. N.H. Au: None. S.B. Harris: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Consultant; Self; Abbott, AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Research Support; Self; AstraZeneca, Canadian Institutes of Health Research, Eli Lilly and Company, Health Canada/First Nations and Inuit Health Branch, Janssen Pharmaceuticals, Inc., JDRF, Lawson Foundation, Novo Nordisk Inc., Sanofi. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc., Sanofi. Funding Sanofi Canada
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».