Predictors of Awareness and Management Practices of Diabetes among Rural Dwellers of Sindh
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The most substantial method of control for the spread of DM, is the spreading of knowledge and information regarding DM and its complications. Therefore, the objective of this study was to investigate and evaluate the level of knowledge, awareness and management practices among people suffering from DM in the rural areas of Sindh. METHODOLOGY: A descriptive cross sectional survey was performed on 400 Diabetes Mellitus (DM) Type 2 patients from March 2015 to June 2015, dwelling in rural areas of Sindh province, South Pakistan. A paper based questionnaire was used to determine sociodemographic features, knowledge and awareness with regards to DM and its complications and last part evaluated management practices to manage diabetes. RESULTS: Only 50% participants knew that DM is a condition of high blood glucose and only 39% considered it as a preventable disease. With regards to management practices, only 65.0% had a home glucometer and 48% regularly checked their blood sugar levels. Family history of DM, BMI, education level, monthly household income, marital status and age were important predictors of knowledge among rural dwellers. CONCLUSION: Our study has revealed lack of knowledge and inadequate management practices among diabetic patients of rural areas of Sindh, especially in patients attending primary healthcare setups. Management techniques and knowhow of this silent and deadly pathological condition should be spread to rural populace through seminars and media, which would eventually mold their life in a better condition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».