Barriers and enablers to health care providers assessment and treatment of knee osteoarthritis in persons with type 2 diabetes mellitus: A qualitative study using the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Symptomatic knee osteoarthritis (OA) commonly co-exists in persons with Type 2 diabetes (T2DM) and may impede diabetes self-management. Yet, OA is often underdiagnosed and undertreated due to competing health care demands. We sought to determine healthcare providers' (HCPs') perceptions of the barriers and enablers to assessing and treating knee OA in persons with T2DM. Design: We conducted 18 semi-structured telephone interviews with HCPs who manage persons with T2DM (family physicians, endocrinologists, diabetes educators). Interviews were analyzed deductively using Theoretical Domains Framework (TDF), a framework developed to comprehensively identify behavioural determinants. Within relevant domains, data were thematically analyzed to generate belief statements, and these were compared across the different HCP disciplines. Results: Six TDF domains influenced HCPs behaviour to assess and treat knee OA in persons with T2DM. For all HCPs, important barriers included not seeing assessment/treatment of joint pain as a priority for their patients (intention), and insufficient access to required resources such as physiotherapy to treat OA (environmental context and resources). Endocrinologists and diabetes educators perceived having insufficient knowledge and skills to identify and manage OA (knowledge, skills), did not consider it within their professional role to do so (professional role and identity), and perceived other physicians would not want to receive a referral for OA care (social influences). Conclusions: We identified barriers and enablers encountered by diabetes HCPs to assessing and treating knee OA in persons with T2DM involving multiple domains of the TDF. These will help inform development of a complex intervention to improve health outcomes.
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 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 | 0,008 | 0,011 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».