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Enregistrement W4403736265 · doi:10.1177/15579883241288978

Health Care Engagement in Disease Prevention and Management: Factors Influencing Chronic Disease Program Referral Adherence Among Non-Hispanic Black and Hispanic Men With Chronic Conditions

2024· article· en· W4403736265 sur OpenAlexaff
Caroline D. Bergeron, Cynthia L. Cisneros Franco, Ledric D. Sherman, Kristin Pullyblank, Wendy Brunner, Arica Brandford, Chung Lin Kew, Matthew Lee Smith

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Men s Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesTexas A and M University
Mots-clésMedicineReferralFamily medicineAttendanceHelpfulnessHealth careDiseaseLogistic regressionDisease managementChronic diseaseGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to identify factors associated with being referred to an evidence-based disease prevention and management program by a health care provider and adherence to such referrals by non-Hispanic Black and Hispanic men. Utilizing a cross-sectional design, data were collected via an internet-based questionnaire from a national sample of 1,679 non-Hispanic Black and Hispanic men ages 40 years and older with one or more chronic diseases. A 105-item survey assessed program referral and attendance, chronic conditions and medications, disease symptoms, support, communication during physician visit, health care frustrations, disease self-management efficacy, barriers to self-care, helpfulness of learning from others for self-care, and sociodemographics. Binary logistic regression models were fitted to assess factors associated with referrals to a disease prevention and management program and attendance. Results indicated that approximately 23% of participants were referred to a program, and 19.2% reported attendance. Factors associated with being referred to and attending a program included being younger, having more chronic conditions, taking more medications daily, having higher pain scores, reporting more health care frustrations, and reporting better communication with physicians during visits. Men referred to attend a chronic disease program by a health care provider were 16.86 times more likely to attend a chronic disease program ( p < .001). These findings suggest the importance of health care engagement for non-clinical disease prevention and management programs, particularly among non-Hispanic Black and Hispanic men with complex disease profiles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,328 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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