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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».