Identifying Challenges and Solutions to Providing Diabetes Care for Those Experiencing Homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health care providers face a multitude of challenges in providing care to patients with diabetes who are experiencing homelessness. Considering the unique circumstance faced by this population, mainstream services must be adapted and tailored to meet patients’ needs. The objective of this study was to explore both the barriers faced by providers and programs in offering comprehensive diabetes care to these patients, and their suggested areas for improvement. Methods: We conducted semi-structured interviews with providers who care for patients who have diabetes and/or who experience homelessness. Participants included primary care providers, specialist physicians, dietitians, shelter staff, outreach workers, and diabetes educators in five Canadian centres (n=96). Responses were analyzed using qualitative thematic analysis. Results: Barriers most frequently cited by providers were a lack of resources for staff. Other challenges included policy barriers (restrictions on billing codes, care professionals’ scope of practice, and the structure of financial support for this population), duplication of services, and alternative priorities of care. Participants identified several strategies to improve care, which targeted the following spheres: location of service provision and coordination of care, policy changes, and extending funding and resources for staff, such as augmented funding to hire allied health professionals in outpatient settings and increasing outreach capabilities. Conclusion: Programs that strive to address the unique needs of clients experiencing homelessness face numerous challenges. Unique potential solutions to these barriers, such as service provision in a convenient location involving social and health services, incorporating allied health care providers in care to a greater extent, and updating policies to reflect the social complexity of the population can improve diabetes care.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».