Determinants of Self-Care in Diabetic Patients Based on Health Belief Model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to determine self-care predictors in diabetic patients based on health belief model. MATERIALS & METHODS: The cross-sectional study was conducted on 110 diabetic patients referred to health service centers in Ardakan city, Yazd, Iran. The data was collected by a questionnaire including perceived benefits, barriers, severity, susceptibility, self-efficacy, social support, self-care behaviors and demographic variables. RESULTS: Regularly medicine use (mean=6.48 times per week) and shoes checking (mean=1.17 times per week) were reported as the highest and the lowest self-care behaviors respectively. Health belief model constructs including perceived benefits, barriers, severity, susceptibility, self-efficacy and social support predicted 33.5% of the observed variance of self-care behaviors. Perceived susceptibility and self-efficacy had positive effect on self-care behavior; whereas perceived barrier's has negative effect. Self-efficacy, perceived susceptibility and barriers were most powerful predictor respectively. CONCLUSION: The findings approved the efficiency of health belief model in prediction of self-care behaviors among diabetic patients. The findings realized the health belief model structure; therefore, it can be used as a framework for designing and implementing educational interventions in diabetes control plans.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».