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Enregistrement W4414218279 · doi:10.1136/ebm-2025-pod.22

022 From early detection to overdiagnosis: a qualitative exploration of lived experiences with prediabetes and mild diabetes in Canada

2025· article· en· W4414218279 sur OpenAlexaffabout
Raha Eskandari, Wade Thompson, Dana Stanley, Jessica Otte, Colleen Fuller, N. Zoe Hilton, Sonia Butalia, Fariba Aghajafari, Anshula Ambasta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDiabetes CanadaiCo Therapeutics (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrediabetesThematic analysisLived experienceGratitudeReflexivityQualitative researchIntervention (counseling)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The terms ‘prediabetes’ (6.0% ≤ A1c ≤ 6.4%) and ‘mild diabetes’ (6.5% ≤ A1c ≤ 7.0%) describe conditions where blood sugar levels are elevated but still fall within the treatment targets set by national guidelines and specialty societies for type 2 diabetes. While some view these diagnostic labels as offering opportunities for early intervention and delaying disease progression, there are concerns regarding overdiagnosis, with potential consequences including over-testing and overtreatment. Currently, there is limited understanding of patient experiences and priorities regarding the diagnosis and management of pre- or mild diabetes. Method We conducted a qualitative study engaging individuals recently diagnosed with pre- or mild diabetes, in collaboration with health services researchers, healthcare professionals, and patient research partners. Following the Patient Engagement Framework from the Strategy for Patient Oriented Research (SPOR), we worked with three patient research partners from British Columbia, Alberta, and Ontario, Canada. Together, we obtained funding, designed and conducted pre-interview surveys and interviews, and analyzed data to better understand patient experiences and priorities. We used reflexive thematic analysis, following Braun and Clarke’s approach, to develop meaning-based themes. Results Twelve adults have participated in this study so far, with four to eight more anticipated. Of all participants 66.7% had prediabetes and 33.3% had mild diabetes. The majority (58.3%) of participants were in the 40–60 years age range. We developed three main themes: i) While experiencing a range of negative emotions following initial diagnosis, participants often expressed gratitude for early detection and symptom awareness, ii) valued receiving information and education early on, and iii) desired individualized treatment approaches that aligned with their priorities, taking health equity factors into account. As an important subtheme under the third theme, while lifestyle modification was often preferred as the initial approach, many participants also acknowledged pharmacotherapy as a viable option when lifestyle changes had been maximized or could no longer be further optimized. Conclusions This study focuses on the balance between the perceived benefits of early intervention and the risks of overdiagnosis and its consequences. Understanding patient experiences and perspectives in early-stage diabetes highlights the need for shared decision-making and individualized care. Insights will guide the development of tools and resources to help both patients and clinicians shape and navigate informed, patient-centered care. Future work is needed to clarify the evidence for early diagnosis or treatment of people with pre- or mild diabetes to avoid overdiagnosis and overtreatment.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0280,021
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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