Enablers and barriers to diabetic retinopathy eye care among first nations and Métis women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is increasingly prevalent in Indigenous women and increases their risk of developing diabetic retinopathy, an eye complication of diabetes and a common cause of vision loss in Canada, especially among adults. Early detection is the most effective approach to prevent vision loss and reduce the impact of diabetic retinopathy. OBJECTIVE: This study examined enablers and barriers that influence the diabetes eye care behaviour of First Nations and Métis women with diabetes and at risk of diabetes. METHODS: We conducted a descriptive qualitative study with 35 First Nations and Métis women with diabetes or at risk of diabetes in Saskatoon, Canada. Data were collected via four sharing circle discussions and were analysed using thematic analysis. RESULTS: The study findings showed that understanding of diabetes eye care access and cost, and unsupportive interactions with health care practitioners, were barriers to diabetic retinopathy care behaviour. Conversely, the presence of eye complications, participants' resolve to manage diabetes, self-efficacy and fear due to experiences of family members with diabetes enabled diabetes eye care. CONCLUSIONS: Our study advances knowledge in socio-cultural factors influencing diabetic retinopathy care behaviour among First Nations and Métis women living with and at risk of diabetes. The study shows the need for further public health and health system interventions to address barriers and support Indigenous peoples with or at risk of diabetes to make informed health decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».