Impact of mobile health in diabetic retinopathy awareness and eye care behavior among Indigenous women
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes is increasingly widespread among Indigenous people, and diabetic retinopathy (DR) is a diabetes eye complication and a common cause of vision loss among adults in Canada. Indigenous women have a high risk of diabetes which increases their risk for DR. This study explored utilizing mobile health (mHealth) via text messages to provide DR awareness and improve diabetic-eye care behavior. This study identified the changes in DR awareness and eye care behavior due to a mHealth education intervention among Indigenous women with or at risk of diabetes. METHODS: A pre-post study which adopted an embedded concurrent mixed methods approach guided by self-determination theory and the medicine wheel. Study participants were First Nations and Métis women living with or at risk of diabetes in Saskatoon, Canada. Data was collected via sharing circles and a DR knowledge, attitude, and practice survey. Pre-intervention participants' baseline information on DR knowledge and behavior were obtained from participants. After that, participants received daily text messages on diabetes-eye related information for 12 weeks. Post-intervention, the impact of the mHealth intervention on DR awareness and eye care behavior was assessed. RESULTS: Following the intervention, the DR knowledge, attitude, and practice scores significantly improved. Individuals living with diabetes had increased DR attitude and practice post-scores compared to those at risk of diabetes. Older women had a lower pre-post change in practice scores compared to younger women. The mHealth intervention provided a holistic approach to support diabetes-eye care and empowered the study participants to eat healthily, take medication as prescribed, and have regular medical and eye check-ups. CONCLUSIONS: The mHealth education intervention increased DR awareness and fostered a change in diabetes-eye care behavior. Health information via text messaging can motivate, provide support, and empower individuals as well as prevent and manage chronic conditions and reduce the risk of complications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle