Structural barriers to coping with type 1 diabetes mellitus in Ghana: experiences of diabetic youth and their families.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the structural barriers faced by families coping with type 1 diabetes mellitus (T1DM) in Ghana, and to provide insight for policy development. METHODS: Qualitative study conducted with families with a child with T1DM, receiving care in the greater Accra area. Total of 17 individuals were interviewed using individual and dyadic approaches: 7 youth with T1DM, 9 parents of children with T1DM, and one medical doctor. FINDINGS: 5 key barriers emerged from the data: primary care, schools, financial burden, lack of formal support, and access to information. Participants expressed concern over the misdiagnosis of T1DM at primary care facilities, resulting in some of the children going into a diabetic coma before receiving proper care. Children and parents noted discrimination and poor care at school. Financial burden was due to the high costs of medications and appliances needed for proper diabetes management. A lack of formal support was credited by participants to be the result of the lethargy of advocacy groups or resource centers. Finally, there was a lack of readily available and accessible information for children and parents on T1DM. CONCLUSION: Awareness of T1DM needs to be increased, by incorporating lessons on recognition into already existing campaigns for type 2 diabetes mellitus (T2DM). Schools need to be more engaged with their responsibility for children with diabetes. Pressuring policy makers and pharmaceutical companies to make diabetes supplies more affordable and accessible could ease the financial burden. Social support networks need to be explored and strengthened. Study into the experiences of youth with T1DM in rural settings and other parts of Ghana, as well as, youth from low socioeconomic backgrounds is necessary.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».