An assessment of knowledge, attitude and practices (KAP) towards diabetes and diabetic retinopathy in a suburban town of Karachi
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the Knowledge, Attitude and Practices (KAP) towards diabetes and diabetic retinopathy in the general population of Bin Qasim Town (BQ), Karachi. METHODS: An observational, cross-sectional study was approved by Research Ethical Committee of Al-Ibrahim Eye Hospital. It included every third household by stratified sampling in each Union Council of (BQ) Town, in the months of May to July 2013. The interview Questionnaire included 43 questions, of qualitative and quantitative aspects, which were awarded 56 scoring points. SPSS version 20.0 was used to analyze the data. RESULTS: Six hundred ninety two adults one from each household were interviewed. Of the total respondents, 271 (39.2%) had diabetes. Lowest mean knowledge score (5.28 ± 6.09) was seen in illiterate respondents. Male's Mean Knowledge score (7.61 ± 6.600) was better than female's (5.46 ± 6.21) with P <0.001. Over all mean score of Attitudes towards diabetes was 5.43 ± 2.57. It was higher (6.62 ± 2.03) in diabetic respondents as compared with non-diabetic respondents (4.70 ± 2.59) with p < 0.000. In Practice module majority of the respondents (69.9%) did not exercise, 49% took high caloric snacks between meals and 87% ate outside home once a month, 56.8% diabetics visited ophthalmologist for routine eye examination; but only 9.2% asked for retinal examination. CONCLUSION: Lack of knowledge of diabetes was found in the surveyed community, more marked in females, illiterate and the individuals not having diabetes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».