Exploring patients' perspectives of gestational diabetes mellitus screening and counselling in Ontario: A grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gestational diabetes mellitus (GDM) is associated with adverse perinatal outcomes. Approaches to screening for GDM continue to evolve, introducing potential variability of care. This study explored the impact of these variations on GDM counselling and screening from the perspectives of pregnant individuals. METHODS: Following a Corbin and Strauss approach to qualitative, grounded theory we recruited 28 individuals from three cities in Ontario, Canada who had a singleton pregnancy under the care of either a midwife, family physician or obstetrician. Convenience and purposive sampling techniques were used. Semi-structured telephone interviews were conducted and transcribed verbatim between March and December 2020. Transcripts were analysed inductively resulting in codes, categories and themes. RESULTS: Three themes were derived from the data about GDM screening and counselling: 'informing oneself', 'deciding' and 'screening'. All participants, regardless of geographical region, or antenatal care provider, moved through these three steps during the GDM counselling and screening process. Differences in counselling approaches between pregnancy care providers were noted throughout the 'informing' and 'deciding' stages of care. Factors influencing these differences included communication, healthcare autonomy and patient motivation to engage with health services. No differences were noted within care provider groups across the three geographic regions. Participant experiences of GDM screening were influenced by logistical challenges and personal preferences towards testing. CONCLUSION: Informing oneself about GDM may be a crucial step for facilitating decision-making and screening uptake, with an emphasis on information provision to facilitate patient autonomy and motivation. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: Participants of our study included patients and service users. Participants were actively involved in the study design due to the qualitative, patient-centred nature of the research methods employed. Analysis of results was structured according to the emergent themes of the data which were grounded in patient perspectives and experiences.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».