Voices of those living with type 2 diabetes in Belize: barriers to care before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Belize has the highest national prevalence of type 2 diabetes (T2D) of Central and South America, and fifth direst in the world. T2D is the leading cause of death in Belize, a country facing burdens of increasing prevalence with few resources. Since March of 2020, the COVID-19 pandemic has exacerbated the difficulties of those living with T2D in Belize. To address T2D issues in Belize, our interdisciplinary research team explored the barriers to care and self-management for adult patients with T2D in Belize prior to and during the COVID-19 pandemic.Research relationships between Canadian (ARH) and Belizean (LE) authors have been ongoing since 2016. Together we used a qualitative Constructivist Grounded Theory design generating knowledge through 35 semi-structured patient interviews, 25 key informant discussions, and participant observation with field notes between February 2020 to September 2021. We used Dedoose analysis software for a systematized thematic coding process, as well as iterative verification activities. Findings revealed several barriers to care and self-management, including: 1) the tiered health and social care system with major gaps in coverage; 2) the unfulfilled demand for accurate health information and innovative dissemination methods; and 3) the compounding of loss of community supports, physical exercise, and health services due to COVID-19 restrictions. In the post-pandemic period, it is necessary to invest in physical, nutritional, economic, and psychosocial health through organized activities adaptable to changeable public health restrictions. Recommendations for activities include sending patients informational and motivational text messages, providing recipes with accessibly sourced T2D foods, televising educational workshops, making online tools more accessible, and mobilising community and peer support networks.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».