Moving beyond ‘don't ask, don't tell’: Mental health needs of adults with type 1 diabetes in rural and remote regions of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the mental health needs of adults with type 1 diabetes living in rural and remote regions of Interior, British Columbia (BC) and identify factors associated with accessing support. We also explored perspectives around using peer support and digital health strategies for delivering mental health support. METHODS: This study recruited 38 adults with type 1 diabetes to complete a self-report survey and participate in focus groups. We conducted six 90-min focus groups that addressed the following: current and past mental health needs, social media use for type 1 diabetes support, peer supporter recruitment and training, and support delivery features for virtual care platforms. Focus groups were recorded, transcribed, quality checked, coded and analysed to develop themes and subthemes. RESULTS: Four core themes emerged: (1) emotional challenges linked to type 1 diabetes management, (2) unique type 1 diabetes-related concerns in rural and remote communities, (3) previous support experiences and future support needs and (4) diabetes-related mental health support interventions involving peer support and digital health strategies. Existing support services are inadequate in meeting the needs of type 1 diabetes adults in Interior BC. Some have turned towards social media as a way to connect with the type 1 diabetes community for support. CONCLUSIONS: Though type 1 diabetes adults living in rural and remote settings experience distress associated with the ongoing burdens, frustrations and fears of managing a complex chronic condition, many have not been offered support and do not know how to seek services in the present/future. Peer support and digital health strategies are two potential solutions to address this care gap.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».