A culturally informed lower-extremity complication prevention program for people living with diabetes in south India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes and its complications are increasing in frequency worldwide. Lower-extremity complications carry a high risk for morbidity and mortality, yet are largely preventable through education and self-monitoring. In India, rural areas lack access to education, care, and treatment. Despite existing evidence-based programs to reduce diabetes-related lower-extremity complications in areas with limited resources, uptake and sustainability may be hampered by the lack of translation to the local cultural context. AIMS: To address this gap, this study used the Culturally Informed Healthy Aging nursing process to develop a lower extremity complication prevention program in a rural village. The paper describes the results of a community health needs assessment conducted annually from 2009 to 2014, and subsequent pilot test of an intervention incorporating these results. METHODS: The Culturally Informed Healthy Aging process is a naturalistic, inductive method used to identify and address health needs. Components include community partnership, community assessment, program planning, selection of health priorities, workgroup formation and translation of evidence, and program outcome evaluation. The programming is assessed using process evaluation, which allows for continuous monitoring and program modification. RESULTS: Community assessment revealed a number of values, beliefs, and practices related to foot care and assessment in rural south India. These were incorporated into culturally informed programming and evidence-based protocols were adapted for use in the local context. Programming resulted in increased community capacity for lower extremity complication prevention, accessible population screening, and culturally informed foot care education. DISCUSSION: Strengths, limitations and implications for care in rural India and other areas are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».