Barriers and Facilitators for Type-2 Diabetes Management in South Asians: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although South Asian populations have among the highest burden of type 2 diabetes in the world, their diabetes management remains poor. We systematically reviewed studies on South Asian patient's perspectives on the barriers and facilitators to diabetes management. METHODS: We conducted a literature search using OVID, CINHAL and EMBASE (January, 1990 -February, 2014) evaluating the core components of diabetes management: interactions with health care providers, diet, exercise, and medication adherence. South Asian patients were self-reported as Indian, Pakistani, Malaysian-Indian or Bangladeshi origin. From 208 abstracts reviewed, 20 studies were included (19 qualitative including mixed methods studies, 1 questionnaire). Barriers and facilitators were extracted and combined using qualitative synthesis. RESULTS: All studies included barriers and few facilitators were identified. Language and communication discordance with the healthcare provider was a significant barrier to receiving and understanding diabetes education. There was inconsistent willingness to partake in self-management with preference for following their physician's guidance. Barriers to adopting a diabetic diet were lack of specific details on South Asian tailored diabetic diet; social responsibilities to continue with a traditional diet, and misconceptions on the components of the diabetic diet. For exercise, South Asian patients were concerned with lack of gender specific exercise facilities and fear of injury or worsening health with exercise. Patients reported a lack of understanding about diabetes medication management, preference for folk and phytotherapy, and concerns about the long-term safety of diabetes medications. Facilitators included trust in care providers, use of culturally appropriate exercise and dietary advice and increasing family involvement. Overall themes for the barriers included lack of knowledge and misperceptions as well as lack of cultural adaptation to diabetes management. CONCLUSION: Diabetes programs that focus on improving communication, addressing prevailing misconceptions, and culture specific strategies may be useful for improving diabetes management for South Asians.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».