The big challenge out here is getting stuff: How the social determinants of health affect diabetes self-management education for seniors
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, diabetes self-management education (DSME) programs are offered to enable individuals with diabetes to successfully implement and sustain lifestyle changes, with the goal of reducing risk of complications and morbidity. Researchers have demonstrated how older adults with diabetes often fail to achieve or maintain diabetes self-management (DSM) competencies, increasing complication risk. Further, little is known about the influence of the social determinants of health (SDH) on DSME, potentially producing additional inequalities for these adults; the WHO defines SDH as non-medical factors (e.g., education; food insecurity) that impact health outcomes. The study goal was to better understand how the SDH affect DSME for older adults living with diabetes. Methods: In our qualitative study we used participatory, art-based, and hermeneutic phenomenology research methodologies. Data collection included photovoice and semi-structured phone interviews. Fourteen older adults with diabetes participated (11 men, 3 women; aged 65 years or older). A SDH framework (Loppie-Reading and Wien) guided the thematic analysis. Results: The findings illuminate how participants live with the effects and pressures of the SDH. Proximal determinants of health revealed in participants’ stories included health behaviours (diabetes self-management practices), physical environments (rurality), socioeconomic status (income), and food insecurity (accessing healthy food). Intermediate determinants comprised health-care systems (accessing DSME in their community) and community resources and capacities (limited infrastructure due to rurality). Distal determinants involved the pandemic (isolation due to mobilization restrictions). Conclusion: Our study demonstrated how the SDH affect DSME and DSM for older adults. Participants were continuously rearranging their diabetes needs to accommodate other life priorities. Additionally, rural living is described as a barrier to DSM, as accessing diabetes education, food, medications, and gas is at a distance—a particular inconvenience during wintertime. Our findings will guide future design, planning and implementation of DSME programs for older adults in this rural setting.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».