500-P: Gaps in Patient Education upon Initial Diabetes Diagnosis among Adults Living with Type 1 and 2 Diabetes in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Patient education is an essential component of diabetes care that can influence diabetes management self-efficacy and help prevent long-term health complications for people with diabetes (PWD) . The present study aims to understand unmet needs in patient education upon initial diabetes bolddiagnosis. In December 2021, 1,056 adult PWD in the United States completed an online survey in which they indicated their satisfaction with the education they received from their healthcare provider (HCP) upon first being diagnosed with diabetes on a 10-point scale. Respondents who were diagnosed within the last years and gave a satisfaction score of 1-6 were asked to explain what information they wish they had received upon diagnosis. The subsequent 472 qualitative write-in responses (29% type 1, 74% female) were coded and analyzed. Among all respondents, 47% were not satisfied with the information they received at diagnosis (satisfaction score of 1-6) . Over a fifth of type 1 (22%) and over a quarter of type 2 (27%) adults reported receiving little to no information about diabetes from their HCP upon diagnosis. Over a quarter (28%) of type 1 PWD reported being initially misdiagnosed or not properly diagnosed at all, and 7% reported a lack of empathy from their HCP upon diagnosis. Type 1 PWD also reported gaps in education on monitoring and managing blood glucose levels (22%) , diet and exercise management (12%) , and diabetes technology options (10%) . Type 2 PWD most commonly reported a need for more information on diet and exercise management (37%) ; 17% also reported a lack of education on monitoring and managing managingblood glucose levels. These results highlight widely reported gaps in adequate diabetes education and support from healthcare providers at the time of PWDs’ initial diagnosis. Steps must be taken to provide PWD with improved education and empower PWD in their diabetes management with the help of free, accurate, and accessible resources. Disclosure E.Xu: Employee; dQ&A. R.Gowen: Other Relationship; Abbott Diabetes, Ascensia Diabetes Care, Beta Bionics, Inc., Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, LifeScan, Medtronic, Roche Diabetes Care, Tandem Diabetes Care, Inc., Virta Health Corp. J.Stevenson: Other Relationship; Abbott Diabetes, Ascensia Diabetes Care, Beta Bionics, Inc., Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, LifeScan, Medtronic, Roche Diabetes Care, Tandem Diabetes Care, Inc. E.Monroy-spangenberg: Employee; dQ&A, Stock/Shareholder; Senseonics. R.Wood: Other Relationship; Multiple companies and patient organizations (>10) .
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».