MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7162114233 · doi:10.82308/49518

Bone health management through exercise in older adults with diabetes: patient perspectives and experiences

2024· dissertation· en· W7162114233 on OpenAlexaboutno aff
Rachel Shapiro

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicBone health and osteoporosis research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHealth careMEDLINEPatient-centered carePublic health

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: Les fractures de fragilité et le diabète sont des problèmes majeurs de santé publique associés à une morbidité et une mortalité importantes. Les fractures de fragilité entraînent des douleurs, une mobilité réduite et une mauvaise qualité de vie. Le diabète de type 1 (DT1) et de type 2 (DT2) sont des facteurs de risque cliniques de fracture, indépendamment de la densité minérale osseuse. Cependant, la fragilité osseuse est souvent négligée en tant que complication secondaire du diabète, d’où des soins insuffisants pour les personnes à haut risque atteintes de diabète. De nombreux personnes âgées atteints de diabète ne sont pas conscientes de l'impact du diabète sur leur santé osseuse; par conséquent, ils ne s'engagent pas régulièrement dans une gestion de leur santé osseuse. Les exercices de renforcement musculaire, fonctionnels et d'équilibre sont une stratégie prometteuse pour la prévention des chutes et des fractures, en raison de leur capacité à améliorer la force musculaire, la force osseuse et la mobilité. Cependant, la participation à des exercices spécifiques à la santé osseuse reste faible, surtout chez les personnes âgées. Il existe peu de preuves sur la manière dont les personnes âgées atteintes de diabète perçoivent et pratiquent l'exercice physique en tant que stratégie de gestion de la santé osseuse et de prévention des chutes et des fractures.Objectif: L'objectif de cette étude qualitative est d'analyser les perceptions et les expériences liées à l'exercice physique et à la gestion de la santé osseuse chez les personnes âgées atteintes de diabète afin de mieux comprendre leurs opportunités, leurs capacités et leurs motivations de comportement.Méthodes: Une étude qualitative a été menée à l'aide d'entretiens semi-structurés avec des adultes plus âgés (≥50 ans) diagnostiqués avec le DT1. Les participants ont été recrutés de manière ciblée dans les cliniques du diabète, les médias sociaux et les organisations orientées vers les patients (par exemple, Diabète Canada, Diabète Québec, BETTER Registry for T1D). Des entretiens semi-structurés ont permis de déterminer les perceptions, les expériences et les comportements des participants en matière d'exercice physique et de santé osseuse. Une analyse de contenu dirigée a été effectuée pour identifier les codes des données dans chaque transcription et a été catégorisée en utilisant le modèle de capacité, d'opportunité et de motivation (COM-B) du comportement. Plus précisément, les six sous-catégories de COM-B : capacité physique, capacité psychologique, opportunité physique, opportunité sociale, motivation réfléchie et motivation automatique.Résultats: Nous avons interrogé 11 participants atteints de DT1 (5 hommes, 6 femmes, âge moyen = 60 ± 7,5 ans, âge moyen du diagnostic de diabète = 16 ± 11,0 ans). Un participant a reçu un diagnostic d'ostéoporose et deux participants ont fait une chute au cours des six derniers mois. 64 % des participants ont fait des exercices d'aérobie d'intensité modérée 3 à 4 fois par semaine. Seulement 27 % des participants ont fait des exercices de résistance 3 jours par semaine. Les exercices d'équilibre et de flexibilité étaient les moins courants, 64 % des participants n'en faisant pas du tout. Le comportement des participants était influencé par plusieurs facteurs, classés selon le modèle COM-B du comportement. Pour la capacité physique, les symptômes et/ou complications du diabète et l'âge affectaient la participation à l'activité physique, et l'expérience antérieure en activité physique et en exercice augmentait la capacité perçue. La capacité psychologique était influencée par la conscience et les connaissances limitées des participants sur l'impact du diabète sur la santé osseuse, le manque de sensibilisation aux bienfaits des exercices pour la santé osseuse, et les connaissances existantes sur les effets de l'exercice sur le diabète et la santé. L'opportunité physique était affectée par le manque d'informations et de ressources sur la gestion de la santé osseuse disponibles pour les personnes atteintes de diabète, et le temps disponible pour participer à l'activité physique. L'opportunité sociale était influencée par la relation du participant avec les professionnels de la santé, le manque de communication sur la santé osseuse de la part des professionnels de la santé, et les normes sociétales liées à l'âge. La motivation réflexive était influencée par le manque de motivation/incitation à faire de l'exercice spécifiquement pour la santé osseuse, les objectifs des participants d'améliorer/maintenir leur santé et leur fonction, et le sentiment de communauté/connexion à travers l'exercice. Enfin, la motivation automatique était affectée par un manque d'intérêt pour les exercices spécifiques à la santé osseuse, les habitudes/routines d'exercice, et la peur de l'hyperglycémie/hypoglycémie liée à l'exercice.Conclusion: Aborder les barrières et les facilitateurs identifiés peut améliorer la participation aux exercices spécifiques à la santé osseuse, réduisant ainsi le risque de chutes et de fractures chez les personnes âgées atteints de diabète. Les interventions futures devraient se concentrer sur des plans d'exercices personnalisés, l'éducation et les systèmes de soutien social pour promouvoir la santé osseuse, la prévention des chutes/fractures et le bien-être général dans cette population à haut risque

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicBone health and osteoporosis research→French-language works237,207→