Developing and evaluating a SAFER model to screen for diabetes complications among people experiencing homelessness: a pilot study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes management combined with housing instability intersects, forcing individuals to triage competing needs and critical stressors, such as safety and shelter, with fundamental diabetes self-management tasks like attending healthcare appointments to screen for the complications of diabetes, leaving individuals overwhelmed and overburdened. We aim to address this disjuncture found within our current healthcare delivery system by providing point-of-care screening opportunities in a more patient-centered approach. METHOD: We describe a pilot study of a novel clinical intervention which provides timely, comprehensive, and accessible screening for diabetes complications to people experiencing homelessness. We will assess the reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance, as per the RE-AIM framework, of a SAFER model of care (i.e., screening for A1C, feet, eyes, and renal function). A trained nurse will provide this screening within a homeless shelter. During these encounters, eligible participants will be screened for microvascular complications (neuropathy, nephropathy, retinopathy) and have their A1C measured, all at the point of care, using bedside tools and novel technology. Effectiveness, our primary objective, will be evaluated using a pre-post design, by comparing the rate of completion of full microvascular screening during the study period with individuals' own historical screening in the 2-year period prior to enrollment. The other domains of the RE-AIM framework will be assessed using process data, chart reviews, patient surveys, and qualitative semi-structured interviews with service providers and participants. This study will be conducted in a large inner-city homeless shelter within a major urban Canadian city (Calgary, Canada). DISCUSSION: Currently, screening for diabetes complications is often inaccessible for individuals experiencing homelessness, which places heavy burdens on individuals and, ultimately, on already strained emergency and acute care services when complications go undetected at earlier stages. The SAFER intervention will modify the current standard of care for this population in a way that is less fragmented, more person-focused, and timely, with the goal of ultimately improving the rate of screening in an acceptable fashion to identify those requiring specialist referral at earlier stages.
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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 | 0,002 | 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 | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».