Nurse-Led Education and Engagement for Diabetes Care in Sub-Saharan Africa: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the impact of diabetes grows steeply in sub-Saharan Africa, improvement of the control and treatment of diabetes is a goal that health care systems in sub-Saharan Africa must achieve in the near future. Sub-Saharan Africa faces a number of challenges in addressing the increasing effects of diabetes. One important factor is the shortage of adequately trained health care workers. Diabetes management in sub-Saharan Africa would benefit from innovative approaches that are founded upon solid theoretical constructs, built upon existing human resources and infrastructure, and culturally tailored to the priorities and needs of the local population. Existing resources, such as mobile phones and task-shifting strategies, may be used to assist individuals with glycemic self-management and to facilitate management of additional day-to-day clinical responsibilities. OBJECTIVE: The objective of the Nurse-Led Education and Engagement Study for Diabetes Care (NEEDS) mixed-methods protocol is to develop a practical, collaborative, effective, and sustainable program for diabetes prevention and management specifically for patients with type 2 diabetes mellitus in sub-Saharan Africa. The protocol aims to improve access to care through task-shifting strategies and the use of mobile health technology. METHODS: This study was designed using a convergent parallel mixed-methods approach that consisted of surveys, key informant interviews, focus group discussions, and focused ethnography. Novel approaches, such as task-shifting strategies and the use of mobile technology, were implemented for type 2 diabetes mellitus health care in sub-Saharan Africa-currently an under-researched area. RESULTS: Data collection began in February 2018, after ethics approval, at the Kwame Nkrumah University of Science and Technology. As of May 2020, participant surveys have been completed (N=100), key informant interviews (n=7) have been completed, and focus groups (5 focus groups; patients, n=18; caregivers, n=6; community leaders, n=2; and faith leaders, n=3) as well as focused ethnographic field observations have been completed. All audio recordings have been transcribed and transcripts of sessions recorded in Twi have been translated to English. Data analysis is currently underway and anticipated completion is in the spring of 2020. Following data analysis, investigators plan to publish study findings. CONCLUSIONS: Insights from this study will inform the preliminary development of a feasible and effective nurse-led education and engagement mobile health intervention that has the potential to reduce diabetes-related morbidity, mortality, and burden in sub-Saharan Africa. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15408.
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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 | 0,092 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,012 |
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 ».