Knowledge, Attitude and Practice (KAP) related to Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) among Healthy Adults in Kiribati
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) kills more than 4.9 million adults yearly, and it is one of the major threats to global public health for low- and middle-income countries that mostly affects the adult population. Kiribati is currently facing the increasing prevalence of morbidity and mortality from T2DM. OBJECTIVE: To find out the level of Knowledge, Attitude and Practice (KAP) towards T2DM among healthy adults in South Tarawa, Kiribati. METHODS: This cross sectional study was conducted on South Tarawa, Kiribati at three randomly selected public health clinics from September 25 to November 20, 2017. Non-diabetic patients from both sexes who aged 18 years and above were selected by a simple random sampling technique to participate in this study. A pretested structured questionnaire was used to collect data and SPSS (version 22) was used for data analysis. Descriptive statistics was used to study the characteristics of the population and level of KAP. RESULTS: 405 person participated in this study. Majority of the participants were in the age range of 18-24 years (30.4%), were females (66.2%) and had ever married (68.6%). The study revealed that the mean knowledge score was 20.47 (±3.49) which shows that participants had moderate level of knowledge towards T2DM. The mean score for attitude score was 61.06 (±5.48) which shows that participants had high level of attitude towards T2DM. The mean practice score was 4.57 (±2.01) which shows that participants had a low level of practice towards T2DM. CONCLUSION: A great emphasis on health education regarding symptoms, risk factors modification and prevention is T2DM are necessary.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».