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Enregistrement W4309840114 · doi:10.1177/01640275221138968

“I Could Have Stood a Little More Education Rather than Just: ‘Hey, you’re Diabetic Man, Make the Best out of It’”: Revisioning Diabetes Self-Management Education for Older Adults

2022· article· en· W4309840114 sur OpenAlexafffundabout
Madison Robertson, Geneviève C. Paré, Idevânia G. Costa, Beatriz Alvarado, Lenora Duhn, Pilar Camargo‐Plazas

Notice bibliographique

RevueResearch on Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensLakehead UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchQueen's University
Mots-clésPhotovoiceGerontologyDiabetes mellitusMedicineSelf-managementDiabetes managementQualitative researchPopulationPsychologyType 2 diabetesSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Providing diabetes self-management education (DSME) in an evidence-based format that is accessible and tailored to the population needs is crucial for individuals living with diabetes mellitus. Our qualitative study explores the experiences of older adults living with diabetes while residing in a rural setting. Methods: Adults aged 65 or older and residing in a rural area of Ontario completed a photovoice activity and semi-structured interviews to illustrate their experience of living with diabetes and accessing DSME. Results: Fourteen participants (11 males; mean age = 74 years) completed the photovoice activity and interview. Four main themes were identified pertaining to learning about diabetes education, the depth and breadth of learning, applying knowledge to daily life, and engaging older adults in DSME. Discussion: Diabetes self-management education should account for older adults’ preferences in learning about diabetes and self-management to promote access to evidence-based information, bolster knowledge and self-management efficacy, and improve disease control.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,350 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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