Awareness of foot care among patients with diabetes attending a tertiary care hospital.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of diabetes in India is rising. It is also occurring at a younger age. Ulcers on the foot in patients with diabetes are a common cause of amputations and are largely preventable. We assessed the awareness of foot care among patients with diabetes attending a tertiary care hospital in northern India and whether this varied with the level of healthcare availed, i.e. primary, secondary or tertiary. METHODS: A scored questionnaire was designed based on foot care practices advised by the American Diabetes Association as part of the national diabetes education programme. It was administered to 400 patients and a total foot care score was calculated and correlated with various variables. RESULTS: Only 50 of 400 patients (12.5%) had received previous foot care advice from healthcare professionals, and 193 (48.2%), 28 (7%) and 179 (44.8 %) patients were being taken care of by primary, secondary and tertiary healthcare systems, respectively. Almost one-quarter of patients were uneducated. The mean foot care score in all three groups was 5 of a maximum of 14, which was poor. CONCLUSION: The awareness of foot care among people with diabetes is low among those attending all levels of healthcare: primary, secondary and tertiary. It is necessary to educate people about foot care, lack of which will lead to a huge financial and health burden due to preventable complications of 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».