An Exploration of the Barriers to Diabetes Management Among West African Immigrants in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To explore the barriers to diabetes management among West African immigrants living in Rhode Island. Study Design and Methods: Semi-structured interviews with adults (N=5); men (n=2), women (n=3), Nigerian (n=3), Liberian (n=1), and Ghanaian (n=1) ages ≥18 with Type 1 or Type 2 diabetes, living in Rhode Island. Demographic information of the participants was obtained using a questionnaire. Interviews were conducted by the researcher and lasted approximately 50 minutes, and were scheduled to accommodate participants’ needs. Interviews were audio-taped and statements of the study participants were recorded. Subjects were redirected to clarify responses when necessary. Content analysis and coding, as proposed by Miles and Huberman (1994), were completed. Eight pertinent themes were identified. Results: All participants had Type 2 diabetes and reported various barriers to diabetes management: (1) financial difficulties, (2) poor dietary habits, (3) non adherence to daily maintenance, (4) cultural attachment to traditional management of diabetes, (5) cultural beliefs, (6) negative relationship with primary care doctor, (7) non-adherence to medication regimen, and (8) their practitioner’s inadequate knowledge of cultural care. Clinical Implications: These findings revealed that barriers exist for suitable diabetes management by some West African immigrants living in RI. Reducing the risk for complications, morbidity, and mortality can only occur with reduction of identified barriers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».