Diabetes knowledge and glycemic control among patients with type 2 diabetes in Bangladesh
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the association between knowledge on diabetes and glycemic control among patients with type 2 diabetes in Bangladesh. METHODS: A cross-sectional study was conducted among 515 patients with type 2 diabetes attending a tertiary hospital in Dhaka, Bangladesh. Trained interviewers were used to collect data on socioeconomic status, time since the onset of diabetes, co-morbidities, anthropometric measurements, blood tests, knowledge and perceptions about the causes, management, and complications of diabetes through face to face interviewers based on a structured questionnaire. Diabetes knowledge was reported using a composite score. Chi square tests and correlation analysis were performed to measure the association between knowledge on diabetes and glycemic control. RESULTS: Overall, 45.6% participants had good, 37.7% moderate and 16.7% poor knowledge on diabetes. The mean composite score was 0.75 ± 0.28 and the proportion of participants with a score of ≤50% was 16.7%. Only 24.3% participants identified physical inactivity as a risk factor for diabetes. Knowledge on diabetes was significantly associated with education, gender, monthly income, duration of diabetes, body mass index, family history of diabetes, and marital status but not with glycated hemoglobin (HbA1c). Correlation matrix showed weak negative association between diabetes knowledge score and glycemic control (p < 0.001). CONCLUSION: Patients with type 2 diabetes in Bangladesh have limited knowledge on the causes, management and risk factors for diabetes, despite receiving professional health education and care in a tertiary diabetic hospital. Strategies to improve the quality of diabetes education and identifying other potential factors for glycemic control are important for ensuring optimum management of diabetes in Bangladesh.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle