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Enregistrement W2756949609 · doi:10.5539/gjhs.v9n12p25

Glycemic Control in Diabetic Patients in Saudi Arabia: The Role of Knowledge and Self-Management - A Cross-Sectional Study

2017· article· en· W2756949609 sur OpenAlexvenueno aff
Saad Mohammed AlShareef, Abdullah Abdulaziz Alwabel, Mujahed Alkhathlan, Ahmed A. Alkhazi, Abdulaziz K. AlMaarik, Abdullah Algarni, Abdullah Saeed Alghamdi, Mohammed D. AlMutairi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicMedicineDiabetes mellitusCross-sectional studyDiabetes managementDiseaseHealth careDisease managementFamily medicineSelf-managementAffect (linguistics)GerontologyInternal medicineType 2 diabetesEndocrinologyPathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Diabetes mellitus (DM) is serious healthcare concern in Saudi Arabia, with the disease’s prevalence in the country being one of the highest worldwide. This study examines various factors which affect outcomes of patients with DM; namely, medication adherence, diabetes knowledge, self-management behaviours, and glycemic control.METHODS: This is a cross-sectional survey-based study. Participants were patients with a DM diagnosis at King Saud Medical City in Riyadh, Saudi Arabia.RESULTS: Positive associations were found between medication adherence and diabetes knowledge; self-management behaviours (glucose management and healthcare use) and diabetes knowledge; self-management behaviours (dietary control) and fasting blood glucose levels; and age and blood glucose levels (both fasting and HgA1c). No associations were found between diabetes knowledge and glycemic control; or between self-management behaviours and HgA1c levels.CONCLUSION: Having good knowledge of diabetes is associated with medication adherence and healthcare self-management. Healthcare practitioners should consider educating DM patients an integral part of the treatment process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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