Patient and paramedic experiences with a direct electronic referral programme for focused hypoglycaemia education following paramedic service assist‐requiring hypoglycaemia in London and Middlesex County, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Hypoglycaemia is a common treatment consequence in diabetes mellitus. Prior studies have shown that a large proportion of people with paramedic assist-requiring hypoglycaemia prefer not to be transported to hospital. Thus, these episodes are "invisible" to their usual diabetes care providers. A direct electronic referral programme where paramedics sent referrals focused hypoglycaemia education at the time of paramedic assessment was implemented in our region for 18 months; however, referral programme uptake was low. In this study, we examined patient and paramedic experiences with a direct electronic referral programme for hypoglycaemia education postparamedic assist-requiring hypoglycaemia, including barriers to programme referral and education attendance. METHODS: We surveyed paramedics and conducted semistructured telephone interviews of patients with paramedic-assisted hypoglycaemia who consented to the referral programme and were scheduled for an education session in London and Middlesex County, Canada. RESULTS: Paramedics and patient participants felt that the direct referral programme was beneficial. A third of paramedics who responded to our survey used the referral programme for each encounter where they treated patients for hypoglycaemia. Patients felt very positive about the referral programme and their paramedic encounter; however, they described embarrassment, guilt and prior negative experience as key barriers to attending education. CONCLUSIONS: Paramedics and patients felt that direct referral for focused hypoglycaemia education postparamedic assist-requiring hypoglycaemia was an excellent strategy. Despite this, referral programme participation was low and thus there remain ongoing barriers to implementation and attendance. Future iterations should consider how best to meet patient needs through innovative delivery methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».