Self-care management among patients with type 2 diabetes in East Jerusalem
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Little research exists on diabetes self-care management (DSCM) in Arab populations. We examined the contribution of health belief constructs, socioeconomic position (SEP) and clinical factors (glycated haemoglobin [HbA1C] level, type of diabetes treatments, and receiving professional guidance) to DSCM among Arab patients in East Jerusalem with type 2 diabetes. Method: Using a structured questionnaire, we conducted face-to-face interviews with a random sample of 230 patients with type 2 diabetes in a large diabetes clinic. DSCM included engagement in any of the following in the last week: physical activity, consumption of low-fat and low-sugar diet, self-monitoring of blood glucose, medication uptake and foot care. We obtained HbA1C levels from the clinic’s patient registry. We used linear regression to examine the contribution of health beliefs, SEP and clinical factors to explaining DSCM. Results: Adherence to DSCM was low. Most patients (84.8%) were physically inactive, 64.3% did not consume a low-fat or low-sugar diet (46.5%) and 51% did not self-monitor blood glucose. However, medication adherence (95.7%) and foot care were high (77.4%). About 71% of participants had high HbA1C (>7.0%). In the multivariate analysis, total DSCM scores were higher among patients with low financial barriers, high perception of the benefits of DSCM and higher self-efficacy. Patients using oral medication (vs insulin) had significantly lower DSCM scores. Conclusion: Among Arab patients with diabetes, more interventions are needed to encourage DSCM, specifically in areas of lifestyle (diet and physical activity). Patients’ financial barriers, benefits of DSCM and patient self-efficacy should be emphasised.
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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 ».