The Evolution of Diabetes Care in the Rural, Resource-Constrained Setting of Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The initial focused effort on addressing the HIV pandemic in sub-Saharan Africa has helped set the groundwork for addressing many of the other areas of the health-care system requiring support in resource-constrained settings. With the growing prevalence of diabetes in this setting, the US Agency for International Development-Academic Model Providing Access to Healthcare Partnership (USAID-AMPATH) has begun developing infrastructure to meet the growing need for diabetes care. OBJECTIVE: To describe the evolution of diabetes care in the rural, resource-constrained setting of western Kenya and to analyze preliminary data on the current status of glucose control of patients. METHODS: Through partnerships, USAID-AMPATH has facilitated the provision of basic modalities of diabetes care, including reliable stocks of insulin, hemoglobin A(1c) (A1C) testing, and point-of-care glucose-testing supplies. RESULTS: Through the introduction of A1C testing, the poor quality of diabetes care was revealed, as the average A1C for the clinic population was 10.4%, with insulin-dependent patients constituting the majority of individuals with markedly elevated A1C levels. To address this, a contextualized electronic medical record and a cell phone-based home glucose monitoring program were created to improve glycemic control, which has led to significant reductions in A1C levels. CONCLUSIONS: Through the inclusion of clinical data within the electronic medical record, there is an ongoing effort to research various aspects of diabetes care in this understudied population, with the goal of addressing many of the unanswered questions surrounding diabetes care in sub-Saharan Africa. The lessons learned from this pilot program will be used to create sustainable infrastructure for diabetes care in partnership with the Kenyan government and will serve as a model for similar programs.
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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 | 0,001 | 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 ».