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Enregistrement W3093013161 · doi:10.1371/journal.pone.0240850

Assessment of knowledge and perceptions towards diabetes mellitus and its associated factors among people in Debre Berhan town, northeast Ethiopia

2020· article· en· W3093013161 sur OpenAlexaff
Wondimeneh Shibabaw Shiferaw, Abel Gatew, Getnet Afessa, Tsedale Asebu, Pammla Petrucka, Yared Asmare Aynalem

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusLogistic regressionPublic healthCross-sectional studyEnvironmental healthMultivariate analysisFamily historyCommunity healthGerontologyDemographyFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, diabetes is a major public health burden that results in more than 3.2 million adult deaths per year. Currently, diabetes is increasingly becoming a major threat to global public health, particularly in Sub-Saharan Africa. Although previous studies emphasized knowledge and health beliefs about diabetes among patients living with diabetes, there is minimal evidence about knowledge and perception of risk for developing diabetes at the community level. OBJECTIVE: This study aimed to assess the knowledge and perception of diabetes mellitus and its associated factors among people in Debre Berhan town, northeast Ethiopia. METHODS: A community-based cross-sectional study was conducted among 423 participants. The study was carried out from 25 February to 10 March 2019. Data were collected using a structured pretested questionnaire through face-to-face interviews. Data were entered into Epi data V 3.1 and exported to SPSS V 24 for analysis. A variable with p< 0.2 in bivariable analysis was entered into multivariable logistic regression. During multivariate analysis, variables with a p value of ≤ 0.05 were considered significantly associated. RESULT: A total of 237 (56.02%) participants had good general knowledge about diabetes mellitus. In the multivariable analysis, participants who were single (AOR = 9.08, CI: 1.72-48), had a family history of diabetes (AOR = 2.83; CI: 1.10-7.24), and had exposure to health education (AOR = 3.27; CI: 2.02-5.31) were associated with good knowledge. In this study, few respondents (20.1%) felt that they had a higher risk of developing diabetes. Two-thirds of respondents (62.4%) saw diabetes is a serious disease. On the other hand, approximately 67% agreed to the perceived benefits of screening. CONCLUSION: Almost half of the Debre Berhan community was found to have inadequate knowledge of diabetes mellitus. Married, higher educational status, exposure to health education, and family history of diabetes mellitus were significantly associated with good knowledge. The perceived risk of developing diabetes was low at the community level, although many respondents felt that behavior change is important in the prevention of diabetes. Therefore, policy makers, healthcare managers, and healthcare workers need to work cooperatively to foster community knowledge towards diabetes mellitus.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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