Exploring the Lived Experience of Diabetes Through an Intersectional Lens: A Qualitative Study of Adults With Type 1 and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our aim in this study was to explore the lived experience of adults living with type 1 and type 2 diabetes through an intersectional sex- and gender-based analysis plus lens. METHODS: Qualitative interviews with 15 adults (9 women, 6 men) were conducted in February and March 2021. Interviews were recorded, transcribed and analyzed for semantic and latent themes noting differences in participants' accounts of living with diabetes by gender, age, race and ethnicity, type of diabetes and other key demographics. RESULTS: Participants' experiences differed substantively by gender, age and racialization. "Resilience" was identified as a central feature in participants' lives. Factors that contributed to resilience included supportive relationships, a feeling of agency and social acceptance; confounding factors included unsupportive relationships, a lack of agency and experiences of stigma, discrimination and microaggressions. CONCLUSIONS: Lived experiences of diabetes can best be understood through an intersectional lens that considers peoples' diverse socioeconomic locations and identities. Those who experience discrimination, including women, older individuals and racialized people, may also experience the compounding effects of multiple marginalization, requiring greater investment in factors that contribute to their resilience. Considering the varied needs of diverse individuals should be integrated into routine diabetes care.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».