Barriers and enablers to diabetic retinopathy screening: a cross-sectional survey of young adults with type 1 and type 2 diabetes in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Diabetic retinopathy screening (DRS) attendance in young adults (YAs) is consistently below recommended levels. The aim of this study was to identify barriers and enablers of DRS attendance among YAs in the UK living with type 1 (T1D) and type 2 diabetes (T2D). Research design and methods YAs (18–34 years) were invited to complete an anonymous online survey in June 2021 assessing agreement with 30 belief statements informed by the Theoretical Domains Framework (TDF) of behavior change describing potential barriers/enablers to DRS. Results In total, 102 responses were received. Most had T1D (65.7%) and were regular attenders for DRS (76.5%). The most salient TDF domains for DRS attendance were ‘ Goals ’, with 93% agreeing that DRS was a high priority, and ‘ Knowledge ’, with 98% being aware that screening can detect eye problems early. Overall, 67.4% indicated that they would like greater appointment flexibility (Environmental context/resources ) and 31.3% reported difficulties getting time off work/study to attend appointments (Environmental context/resources ). This was more commonly reported by occasional non-attenders versus regular attenders (59.1% vs 23.4%, p=0.002). Most YAs were worried about diabetic retinopathy (74.3%), anxious when receiving screening results (63%) ( Emotion ) and would like more support after getting their results (66%) ( Social influences ). Responses for T1D and T2D were broadly similar, although those with T2D were more likely have developed strategies to help them to remember their appointments (63.6% vs 37.9%, p=0.019) ( Behavioral regulation ). Conclusions Attendance for DRS in YAs is influenced by complex interacting behavioral factors. Identifying modifiable determinants of behavior will provide a basis for designing tailored interventions to improve DRS in YAs and prevent avoidable vision loss.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».