Health Care Professional Experiences and Opinions on Depression and Suicide in People With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective:People with diabetes have an increased risk of depression, intentional self-injury and self-harm (ISI), and suicide compared with the general population. This study aimed to explore experiences and awareness of health care professionals (HCPs) regarding depression, ISI, and suicide, and understand resource use and needs among HCPs who care for persons with diabetes (PWD).Methods:Health care professionals who see children and/or adults with type 1 diabetes or type 2 diabetes anonymously completed an online survey about their experiences, opinions, barriers, and needs surrounding identification and care of PWD with depression, ISI, and suicide.Results:One hundred twenty-nine HCPs participated. The majority were medical doctors (MDs) or advanced practice providers (APPs). Only a quarter of MDs and APPs felt very comfortable asking about ISI or suicidal ideation (SI), whereas 20% felt they had received appropriate training to support those with ISI or SI. The primary needs reported include more training on how to ask, respond, and support those expressing ISI and SI. Health care professionals reported wanting better access to resources for PWD.Discussion:The HCPs tend to underestimate SI in the diabetes population and rates of training were low. Areas to address include providing education and training to HCPs to improve identification and management of ISI and suicide risk. These data can inform the development of mechanisms to improve discussions of depression and suicide and of resources to help HCPs support PWD.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».