Ethiopian patients’ perceptions of anti-diabetic medications: implications for diabetes education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study is to explore medication-related perceptions of adult patients with type 2 diabetes attending treatment in public hospitals of urban centers in central Ethiopia. METHODS: Qualitative in-depth interviews were held with 39 participants selected to represent a range of treatment experiences and socio-demographic characteristics who were attending their treatment in 3 public hospitals. Interviews continued until key themes were saturated. The interview and analysis was guided by Horne's necessity-concerns model. RESULTS: The findings revealed medication-related perceptions some of which were similar to those of Western patients and others that seem to be informed by local socio-cultural contexts. Participants' perceptions focused on the necessity of and concerns about their anti-diabetic medications, giving more emphasis to the latter. Concerns were expressed about both perceived and experienced adverse effects, inconveniences in handling the medications and access. It was evident that some of these concerns were exaggerated but could nevertheless negatively affect adherence to prescribed medications including resistance to initiate insulin with potential impact on health outcomes. CONCLUSIONS: Understanding patients' perceptions of their medications is critical for developing a diabetes education program that considers local contexts and beliefs to enhance adherence. Education programs should consider patients' concerns about medication adverse effects and reasons for use so as to improve their adherence and health outcomes.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».