Experiences of Motivational Interviewing in Virtual Health-care Visits for Adults With Type 2 Diabetes Mellitus: A Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this qualitative study is to identify barriers minimizing the effectiveness of motivational interviewing during virtual clinic encounters for individuals with type 2 diabetes based on the capability, opportunity, motivation, and behaviour (COM-B) model. METHODS: One-on-one semistructured interviews were conducted from March to June 2023, with 17 adults with type 2 diabetes (64.7% female; median age 69 years [range 47 to 83 years]) followed at St. Michael's Hospital (Toronto, Canada). Themes from transcribed interviews were identified through descriptive analysis using a grounded theory approach. RESULTS: The following main themes were identified: 1) face-to-face appointments strengthen provider-patient rapport and collaboration; 2) virtual encounters reduce patient accountability and hinder health-seeking behaviour; and 3) individuals with physical disabilities and/or low technological proficiency experience decreased provider accessibility. Protective factors that can mitigate these negative impacts include establishing rapport during in-person appointments before transitioning to virtual appointments and incorporating a video component during virtual encounters. CONCLUSIONS: Several barriers of virtual appointments currently limit the effectiveness of motivational interviewing for individuals with type 2 diabetes and make it difficult to provide person-centred care, especially by phone. However, there are protective factors that help to maintain healthy lifestyle behaviours, even after transitioning to virtual settings, and are areas for optimization moving forward.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».