Patients’ perspective of disease and medication adherence for type 2 diabetes in an urban area in Bangladesh: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' perspective of diabetes and adherence to its prescribed medications is a significant predictor of glycemic control and overall management of the disease. However, there is a paucity of such information in Bangladesh. This study aimed to explore patients' perspective of diabetes, their experience of taking oral hypoglycemic medications and explore factors that contribute to medication adherence in patients with type 2 diabetes in Bangladesh. METHODS: We conducted in-depth face-to-face interviews with 12 type 2 diabetes patients attending a tertiary hospital in Dhaka city between February and March, 2014. Participants were purposively sampled representing different age groups, education levels, years since diagnosis with diabetes, and glycemic status, to achieve maximum variation sampling. All interviews were conducted using a topic guide and were audio-recorded, transcribed verbatim, checked for errors, coded and analyzed by means of a qualitative content analysis framework. RESULTS: The data analysis generated rich information on the participants' knowledge and perception on diabetes, its causes, self-management, medication use, adverse effects of medication use, medication adherence, and impact of diabetes, Although most of the participants demonstrated substantive knowledge on diabetes and its consequences, they also reported numerous misconceptions about the disease. Knowledge on diabetes medication, their appropriate use and side effects was rather poor. Respondents also reported non-compliance to dietary and physical activity advice by their physicians and concerns on diabetes diabetes-induced psychological stress. High cost of medications, concerns over medication side effects and forgetfulness was noted as factors for non-adherence to medication. CONCLUSION: Participants' knowledge and perception on diabetes are key factors determining their adherence to medications and, thereby, diabetes management. Healthcare providers should explore to better understand patients' perspective on diabetes, medication beliefs, identify psychological stress and provide more effective health education interventions to enhance medication adherence.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».