Health care professionals' perspectives on screening and management of gestational diabetes mellitus in public hospitals of South India – a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Women developing Gestational Diabetes Mellitus (GDM) are subsequently at a higher risk of developing Type 2 Diabetes later in life. Screening and effective management of women with GDM are essential in preventing progression to type 2 diabetes mellitus. We aimed to explore the perspectives of healthcare providers regarding the barriers from the health system context that restrict the timely screening and effective management of GDM.We conducted six in-depth interviews of health care providers- four with nurses and two with obstetricians in the public hospitals in India's major city (Bengaluru). The interviews were conducted in the preferred language of the participants (Kannada for nurses, English for the obstetricians) and audio-recorded. All Kannada interviews were transcribed and translated into English for analysis. The primary data were analyzed using the grounded theory approach by NVivo 12 plus. The findings are put into perspective using the socio-ecological model.Health care providers identified delayed visits to public hospitals and stress on household-level responsibilities as barriers at the individual level for GDM screening. Also, migration of pregnant women to their natal homes during first pregnancy is a cultural barrier in addition to health system barriers such as unmet nurse training needs, long waiting hours, uneven power dynamics, lack of follow-up, resource scarcity, and lack of supportive oversight. The barriers for GDM management included non-reporting women to follow - up visits, irregular self-monitoring of drug and blood sugar, trained staff shortage, ineffective tracking, and lack of standardized protocol.There is a pressing need to develop and improve existing GDM Screening and Management services to tackle the growing burden of GDM in public hospitals of India.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».