Do Illness Perceptions Predict the Attendance Rate at Diabetic Outpatient Clinic?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to identify predictors of non-attendance and to investigate the influence of illness perceptions on attendance at diabetic outpatient clinics. Research method and design: This is a descriptive study of 442 participants who were enrolled in a Diabetic Outpatient Clinic at Lerdsin Hospital, Thailand. Illness perceptions were derived from a Thai version of the IPQ-R questionnaire consisting of the same 3 sections as the original Illness perception- Revised with the distinction that it had 68 items. Test for validity was performed and the Cronbach's alpha reliability coefficient value was 0.87. Data were analysed by using independent t-tests. Binary logistic regression was used in order to assess the impact of illness perception scores on attendance among diabetic patients at the Outpatient Clinic. RESULTS: The results of the study were as follows: Demographic data showed that all respondents were of Thai ethnic origin and two-thirds of the respondents were women. The average age was 60 years. The majority of the participants had completed primary school (7-12 years old), was married and were Buddhist. The IPQ-R revealed the following findings: The illness perceptions at baseline and 6 months later showed that it illness perception had no effect on the participants' illness perception and attendance rate at the diabetic outpatient clinic. Participants who hold negative illness perceptions were more likely to attend diabetes clinics than those participants who had positive illness perceptions. A conceivable explanation for the non-significant findings in the study is the finding that during 6 month period there were some factors that have contributed to the failure of the participants to attend to their appointments. This is beyond the scope of the socio-demographic and illness perception factors. CONCLUSION: Thus, a plausible explanation for the non-significant findings in the study is that during 6 month period there were some factors that may have contributed to the appointment keeping among these patients beyond the scope of socio-demographic and illness perception factors.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».