“It is not possible for me to have diabetes”–Community Perceptions on Diabetes and Its Risk Factors in Rural Purworejo District, Central Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence suggests that negative perceptions towards diabetes can limit the management and prevention of the disease. The negative perceptions towards diabetes are prevalent in many different settings, especially among rural communities. Few qualitative studies have been performed to understand how the community views diabetes and its associated risk factors. This study aimed to explore general community perceptions of diabetes and its risk factors in rural Indonesia. A total of 68 participants were recruited to 12 focus group discussions (FGDs) comprised of different age groups and sexes. The FGDs were conducted in six villages in rural Purworejo District, Central Java, Indonesia, from 2011 to 2012. All FGDs were recorded and transcribed. Qualitative content analysis was performed to describe and analyse how the rural community perceived diabetes and its risk factors. Diabetes was perceived as a visible and scary sugar disease, and the affected individuals themselves were blamed for getting the disease. Recognised as 'sugar' or 'sweet-pee' disease with terrifying effects, diabetes was believed to be a disease with no cure. The participants seemed to have an unrealistic optimism with regards to the diabetes risk factors. They believed that diabetes would not affect them, only others, and that having family members with diabetes was necessary for one to develop diabetes. Our findings demonstrate that rural communities have negative perceptions about diabetes and at the same time individuals have unrealistic optimism about their own risk factors. Understanding how such communities perceive diabetes and its risk factors is important for planning prevention strategies. Health messages need to be tailored to health-related behaviours and the local culture's concepts of diseases and risk factors.
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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 | 0,001 |
| 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 ».