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Enregistrement W4212982905 · doi:10.2337/cd21-0060

Variation in Patient-Described Barriers to and Facilitators of Diabetes Management by Individual-Level Characteristics: A Cross-Sectional, Open-Ended Survey

2022· article· en· W4212982905 sur OpenAlexaffabout
David J.T. Campbell, Harleen Ghuttora, Ana Mladenovic, Jordan Smith, Ryan Leigh, Laura Desveaux, Noah Ivers, Braden Manns, Marcello Tonelli, Christopher Naugler, Brenda R. Hemmelgarn, Kerry McBrien

Notice bibliographique

RevueClinical Diabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of AlbertaCoquitlam CollegeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorMedicineCross-sectional studyDiabetes managementContext (archaeology)Telephone surveyDiabetes mellitusFamily medicineVariation (astronomy)Type 2 diabetesNursingPsychologySocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzed patient-described barriers and facilitators related to diabetes management, focusing on how these differ by glycemia and across individual characteristics. A cross-sectional telephone survey was conducted with adult patients with diabetes in Alberta, Canada, asking two open-ended questions to describe the most helpful and difficult components of their diabetes management. Responses were analyzed using directed content analysis using the Theoretical Domains Framework as a template. The most frequently cited facilitator was care context and information, and the most frequently cited barriers were cognitive challenges and structural barriers, with patient-perceived barriers and facilitators varying by individual-level factors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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