A Social-Ecological Model Exploring Gestational Diabetes Mellitus Screening Practices Among Antenatal Health Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) is associated with adverse health outcomes for the pregnant individual and their baby. Screening approaches for GDM have undergone several iterations, introducing variability in practice among healthcare providers. As such, our study aimed to explore the views of antenatal providers regarding their practices of, and counseling experiences on the topic of, GDM screening in Ontario. We conducted a qualitative, grounded theory study. The study population included antenatal providers (midwives, family physicians, and obstetricians) practicing in Hamilton, Ottawa, or Sudbury, Ontario. Semi-structured telephone interviews were conducted and transcribed verbatim. Transcripts were analyzed using inductive coding upon which codes, categories, and themes were developed to generate a theory grounded in the data. Twenty-two participants were interviewed. Using the social-ecological theory, we created a model outlining four contextual levels that shaped the experiences of GDM counseling and screening: Intrapersonal factors included beliefs, knowledge, and skills; interpersonal factors characterized the patient-provider interactions; organizational strengths and challenges shaped collaboration and health services infrastructure; and finally, guidelines and policies were identified as systemic barriers to health care access and delivery. A focus on patient-centered care was a guiding principle for all care providers and permeated all four levels of the model. Patient-centered care and close attention to barriers and facilitators across intrapersonal, interpersonal, organizational, and policy domains can minimize the impact of variations in GDM screening guidelines. Among care providers, there is a desire for additional skill development related to GDM counseling, and for national consensus on optimal screening guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».