Self-Care Practices Among Adult Type 2 Diabetes Patients With and Without Peripheral Neuropathy: A Cross-Sectional Study at Tertiary Healthcare Settings in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2D) has become a global health challenge. Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is one of the common comorbidities of T2D that may affect the ability to perform diabetes self-care. PURPOSE: To compare self-care practices between adult T2D patients with and without comorbid DPN and identify factors predicting self-care practices. METHODS: In this cross-sectional study, conducted at tertiary hospitals in Ethiopia, a total of 216 (108 with DNP and 108 without DNP) participants completed an interviewer-administered questionnaire including measures of diabetes self-care practices, self-evaluated peripheral neuropathy, self-efficacy, diabetes knowledge, and social support. RESULTS: Adult T2D patients with comorbid DPN had lower dietary (P< 0.001), exercise (P< 0.001), blood glucose testing (P = 0.001), and foot (P = 0.007) self-care practice than those without DPN. Social support is a significant predictor of dietary self-care in both groups while predicting foot self-care and blood glucose testing in those with comorbid DPN. Moreover, occupation, education, and having a glucometer are significant predictors of diabetes self-care practice in both groups. CONCLUSION: This study found that adult T2D patients with comorbid DPN have poorer diabetes self-care practice than those without comorbid DPN. Interventions should focus on addressing social support and access to a glucometer in order to improve diabetes self-care practices in adult T2D patients with comorbid DPN.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».