Evaluation of Diabetes Hotline Service Implemented During the COVID-19 Pandemic: A Dynamic Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Background:The coronavirus disease 19 (COVID-19) pandemic presented major challenges for people living with diabetes. People with diabetes were identified as being at increased risk of serious illness from COVID-19. The lockdown and preventive measures, including social distancing measures, implemented worldwide to limit the spread of COVID-19 had negatively impacted access to diabetes care, including self-management services, challenging the way modern medicine had been practiced for decades. This article aims to shed light on the implementation and evaluation of the Diabetes hotline service run by trained diabetes patient educators during the pandemic in Qatar. Methods:The logic model is utilized to showcase the implemented strategies/activities and the output monitoring process. An online survey among hotline users was undertaken to gather feedback on patients' overall experience of using the service and physician feedback. Results:Of the 464 patients surveyed, over 92% stated that they would recommend the hotline service to others, and over 90% indicated that they considered the hotline a trusted and reliable resource for diabetes education and advice. Conclusion:It is expected that the lessons learned from maintaining health care delivery services during the COVID-19 pandemic have created new ways of providing standard care and meeting the needs of people with diabetes. Future research should study the clinical outcomes for patients who benefited from the hotline services and the impact on the well-being of people with diabetes.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».