Group Versus Individual Diabetes Education for Persons With Experience of Homelessness in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of the study was to explore various forms of diabetes self-management education (DSME), including group and individual sessions, for persons with lived experiences of homelessness (PWLEH) in Canada. METHODS: A qualitative descriptive study using open-ended interviews with health care and homeless sector service providers was utilized to serve those experiencing homelessness in 5 cities across Canada. NVivo qualitative data analysis software was used to facilitate thematic analysis, focusing on variations in DSME for PWLEH. RESULTS: We conducted interviews with 96 unique health and social care providers. Four themes were identified through focused coding of interviews. First, the use of a harm reduction approach during diabetes education tailored to PWLEH considered patients' access to food, medications, and supplies and other comorbidities, including mental health and substance use disorders. The second theme related to the unsuitability of the curriculum in mainstream diabetes education in a group setting for PWLEH. Third, the role of group education in community building is to create supportive relationships among members. The final theme was the importance of trust and confidentiality in DSME, which were most easily maintained during individual education, compared to group formats. CONCLUSIONS: Overall, PWLEH experience unique challenges in managing diabetes. DSME adapted to these individuals' unique needs may be more successful and could be delivered in both individual and group settings.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».