Explanatory models of adult patients with type 2 diabetes mellitus from urban centers of central Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes, which is increasing as a public health problem in the low resource settings of Africa has been associated with the high prevalence of micro-vascular complications and increasing levels of macro-vascular complications. There is evidence from the developed world that understanding patient perceptions of chronic illness is important to design effective strategies for helping patients manage these conditions. This study utilized Kleinman's model to explore the illness perceptions of type 2 diabetes patients attending treatment in Addis Ababa and Butajira (Ethiopia) and better understand how they manage their illness. DESIGN: Qualitative interviews were conducted to elicit the explanatory models of purposively sampled type 2 diabetes patients attending treatment in three hospitals in central Ethiopia until saturation of key emerging themes was achieved. Analysis of interview transcripts was guided by Kleinman's model. RESULTS: A total of 39 participants, 24 from Addis Ababa and the rest from Butajira took part in the study. This study revealed that patients' explanatory models were informed by both the traditional and biomedical models with emotional distress evident in some of the participants. The traditional model seemed to reflect the strong religious and cultural influences for the majority of study participants. The findings also revealed that symptoms played significant roles in how patients viewed their illness including assessment of its severity. Most were uncertain about the cause of their illness, with those expressing certainty citing factors over which they believed they had little or no control. This may have contributed to the perceptions about the use of religious healing and traditional medicines in a complementary or alternative manner to the biomedical regimen which could affect their adherence to recommended regimens and their health outcomes. CONCLUSION: This study suggests the need for a strong diabetes care program that is sensitive to patients' experiences of their illness including emotional distress. Individuals providing the diabetes care should consider local and individual contexts and strive to make their approach patient-centered and engage active participation of patients. There appears to be a need for better training of health providers in different areas including health communications and the fundamentals of mental healthcare.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».