MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296838211 · doi:10.2196/41933

Challenges of Type 2 Diabetes Mellitus Management From the Perspective of Patients: Conventional Content Analysis

2022· article· en· W4296838211 sur OpenAlexvenueno aff
Soghra Nikpour, Neda Mehrdad, Mahnaz Sanjari, Maryam Aalaa, Ramin Heshmat, Mahboobeh Khabaz Mafinejad, Bagher Larijani, Mahin Nomali, Tahereh Najafi Ghezeljeh

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésContent analysisFocus groupNonprobability samplingMedicineGlycemicDisease managementFamily medicinePsychologyMedical educationDiabetes mellitusAlternative medicineHealth management system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) face significant challenges in the treatment process, which can have a negative impact on disease management. Proper management of the disease can reduce symptoms and complications, improve glycemic indices, and reduce mortality and readmission. OBJECTIVE: Given the influential role of patients in prevention and self-care, this study was conducted to explore the challenges of diabetes management from the perspective of patients. METHODS: Two rounds of focus group discussions with T2DM patients were conducted. The principal investigator of the study and a research assistant compiled a list of volunteer patients with names and contact information and selected participants based on their medical information. Participants were chosen via a purposive sampling technique. The questions were designed to encourage patients to share their views on how the treatment team communicates and participates in treatment, how they are trained, and the health care system. The discussion continued until data saturation. During 2 rounds of focus group discussions, the voices of the participants were recorded by 2 voice recorders, and one of the team members was a transcriber. After discussion, participant views were transcribed, and common issues were identified, sorted, and reported as categories and subcategories. RESULTS: According to the conventional content analysis, 88 primary codes were extracted from the detailed and in-depth description of the participants. The codes were summarized after repeated readings and classified based on their similarities and semantic relevance. Through analysis and comparison, 4 categories and 7 subcategories were identified: communication challenges (poor medical staff communication, lack of psychological support), challenges to participation in treatment (lack of patient participation), educational challenges (training program bugs, inadequate training), and challenges of the health care system (inefficiency of the care system, caregiver inefficiency). CONCLUSIONS: This study showed that the treatment team members should pay more attention to the challenges of care and treatment from the perspective of patients with T2DM. Therefore, recommendations for future policies to overcome these obstacles include establishing a multidisciplinary health care team; using trained health care workers to provide organized treatment and care services; holding individual counseling sessions with patients in need of counseling; and providing counseling services, involving patients in the treatment and self-care process, and designing a comprehensive diabetes education program with an emphasis on education. Necessary information should be provided to the patients, and effective communicate should address patient concerns.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Journal of Medical ResearchMême sujetDiabetes Management and EducationTravaux en français237 207