Testing proximal, intermediate, and health outcomes of patient centered communication among non-pregnant women of childbearing age with diabetes mellitus: Findings from the Medical Expenditure Panel Survey 2012-2018
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine associations between patient-centered communication (PCC) and overall healthcare ratings, self-efficacy, and management adherence among reproductive-age women with diabetes within the framework of Epstein and Street's conceptual model. Methods: We analyzed longitudinal data from the 2012-2018 Medical Expenditure Panel Survey. The sample included 493 non-pregnant women of childbearing age (18-45 years) with diabetes. Independent variables were domains of PCC (listening, explaining, respecting, spending time, giving instructions, among others). Dependent variables were overall healthcare ratings, self-efficacy, and management adherence. Crude and adjusted associations were evaluated. Results: Non-pregnant women of childbearing age who reported that their provider always listened to them, explained things, showed respect, and spent enough time with them had greater odds of reporting high overall healthcare ratings. Those who reported their provider always listened to them and spent enough time with them had greater odds of reporting better diabetes care adherence than those whose health care providers did not. Conclusion: Findings demonstrate that non-pregnant women of childbearing age who report having optimal PCC are more likely to adhere to their diabetes care regimen. Innovation: This is the first known study using a nationally representative sample of non-pregnant women of childbearing age to examine multiple layers of PCC.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».