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Enregistrement W4387129841 · doi:10.1371/journal.pone.0273953

Exploring diabetes status and social determinants of health influencing diabetes-related complications in a Northwestern community, Ontario, Canada: A mixed method study protocol

2023· article· en· W4387129841 sur OpenAlexafffundabout
Idevânia G. Costa, Kristen McConell, Kaitlin Adduono, Pilar Camargo‐Plazas, Anna Koné

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensQueen's UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLakehead University
Mots-clésDiabetes mellitusMedicineDiabetes managementGerontologyResearch designType 2 diabetesCommunity healthFamily medicineEnvironmental healthPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes is a common chronic condition affecting the many spheres of individuals' lives. It can also lead to severe complications without continuous management. Accordingly, this paper describes a study protocol aimed at 1) determining the status and prevalence of diabetes complications in a Northwestern Ontario community; 2) exploring the internal (e.g., demographic and clinical variables) and external factors (e.g., access to services and resources) affecting diabetes outcomes (e.g., complications, emergency room visits, hospitalizations); 3) critically exploring how the social determinants of health affect self-management for individuals living with diabetes; and 4) identifying individuals' needs, concerns, and challenges to monitor and regulate diabetes. The study uses a cross-sectional design and a social constructivist approach based on qualitative data collection. The proposed study will include patients with type 1 and type 2 diabetes with or without diabetes complications who have been attending the Centre for Complex Diabetes Care (CCDC) in Thunder Bay, Ontario, Canada, since January 2019. Quantitative data related to diabetes complications and other outcomes, diabetes management, and demographic and clinical status will be retrieved from patients' charts using a data extraction form. Analyses of the quantitative data will include the prevalence of diabetes complications, rate of hospitalizations, and their associations with diabetes management, access to services, and social determinants of health. Additionally, interviews will occur with at least 10 participants with or without diabetes complications to understand their needs, concerns, and struggle to self-manage diabetes daily. The results of this study will generate evidence to support future research and policy on the development and implementation of an educational program to improve self-care management and outcomes for individuals living with diabetes and its complications in Northwestern Ontario.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0130,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,137 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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