Perceptions, Awareness, and Attitudes of Primary Health Care Workers Towards Management of Type-2 Diabetes in Jordan: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore health care workers’ perceptions, awareness and attitudes towards the factors that contribute to poor glycemic control among patients with Type-2 diabetes in Jordan. MATERIAL & METHODS: A qualitative study was conducted to seek rich, in-depth data about health care workers’ perceptions and attitudes regarding Type-2 diabetes. Ten semi-structured interviews were conducted with primary health care workers: four nurses, physician, dietitian, pharmacist, lab technician, dentist and receptionist who were recruited using purposive sampling. All interviews were audio recorded, transcribed and uploaded to the qualitative data analysis software package NVivo 12. Thematic analysis was used to analyze the data. RESULTS: Four themes were derived from the interview analysis: lack of knowledge of patients regarding diabetes and its management; influence of socio-cultural factors on patients’ diabetes management behaviors included eating pattern and physical activity; challenges related to the health care system including medication insecurity and health insurance policies and challenges related to staff shortages and poor patient-staff communication. CONCLUSION: The findings suggest that medical and nursing practice could usefully move away from a task-oriented medical model towards a more holistic approach in diabetes management. Health promotion should be delivered in a wider context to target the population in different age groups to raise awareness of diabetes amongst the general population in Jordan. Nurses’ skills and knowledge could be utilized to rectify patients’ misconceptions and beliefs regarding diabetes treatment.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».