Barriers and facilitators to adherence to anti-diabetic medications: Ethiopian patients’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the experiences of Ethiopian patients with type 2 diabetes related to adherence to their anti-diabetic medications. This may limit attempts to develop and implement patient-centred approaches that consider Ethiopian contexts. OBJECTIVES: To conduct an exploratory study with a focus on identifying barriers and facilitators to anti-diabetic medications adherence in Ethiopian patients with type 2 diabetes. METHODS: Qualitative methods were used to conduct semi-structured interviews with 39 purposively selected participants attending clinic in three public hospitals in central Ethiopia. Open coding was used to analyse the data to identify key themes. RESULTS: A number of factors were identified as barriers and facilitators to participants' adherence to their anti-diabetic medications. The most common factors were perceptions related to their illness including symptoms, consequences and curability; perceptions of medications including safety concerns, convenience and their necessity; religious healing practices and beliefs; perceptions about and experiences with their healthcare providers and the healthcare system including the availability of medications and diabetes education; and finally perceived self-efficacy and social support. CONCLUSIONS: The findings of this study provide guidance to strengthen diabetes education programmes so that they reflect local patient contexts focusing among other things on the illness itself and the anti-diabetic medications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».