Exploring Engagement of Patients with Diabetes via mHealth Applications: A Mixed-Methods Study with Primary Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Research Aims \nThe use of mHealth diabetes self-management applications has emerged as a potential enabler for improving patient care. However, the uptake of such applications in vulnerable and marginalized patient populations remains unclear. This knowledge gap is concerning from a health equity perspective, especially when rates of diabetes are high among these populations. This study aims to examine how the understanding of health equity by primary care providers varies by practice type, as well as the barriers faced when attempting to use these applications. \n \nMethods \nEcological systems theory and Weber’s conflict theory informed the review of the literature and interpretation of the results. I collected the data from August to October 2020. A convenience sampling approach was used for the survey and I conducted the interviews either by phone or on an online platform. Participants received the survey link through listservs and newsletters from the collaborating organizations, such as The Alliance for Healthier Communities, the Association of Family Health Teams of Ontario, and the Nurse Practitioner Association of Ontario. Forty-eight participants completed the survey, and fifteen participants completed the interview. \n \nResults \nProviders in Community Health Centres had a slightly higher understanding and application of health equity in their practice when compared to non-CHC settings. The hierarchical regression analysis did not explain the variance beyond the number of years in practice, education/training on the social aspects of health, professional status, and service to minorities/vulnerable patients. Even though the results did not support the hypothesis, the overall model explained 33% of the variance in the main outcome. Thus, this study shows that the factors collectively impacting the engagement of providers with diabetic patients included funding, training, and location of the practice. As a result, we can conclude that these factors influenced their application of a health equity lens to their daily work and recommendations for mHealth diabetes application utilization.
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 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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».