Health-related quality of life of patients with type 2 diabetes mellitus at a tertiary care hospital in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and its treatment impact patients' physical health as well as emotional and social wellbeing. This study aimed to assess health-related quality of life (HRQoL) and associated factors among patients with T2DM at a tertiary care hospital in Ethiopia. METHODS: A face-to-face cross-sectional survey was conducted among patients with T2DM at Tikur Anbessa Specialized Hospital in Addis Ababa, Ethiopia. We collected data using a validated Amharic version of the 5-level EuroQoL-5 dimensions (EQ-5D-5L) questionnaire. Descriptive statistics were used to present patient characteristics. Kruskal-Wallis and Mann-Whitney U tests were performed to explore differences in the median scores of EQ-5D-5L utility and visual analog scale (EQ-VAS). Multivariable Tobit regression models were used to identify predictors of HRQoL. Utility scores were calculated using disutility weights of the Ethiopian general population. Statistical significance was determined at p < 0.05. RESULTS: A total of 360 patients with T2DM participated. Mean (SD) age was 64.43(10.61) years. Reported health problems were mostly in the pain/discomfort (67.3%) dimension followed by mobility (60.5%), whereas the usual activities domain (34.1%) was the least health problem being reported. The median (IQR) EQ-5D-5L utility and EQ-VAS scores were 0.95 (0.88-0.96) and 80 (75.0-85.0), respectively. In multivariable Tobit regression models older age, having poor glycemic control, longer duration of diabetes, insulin usage, obesity, and having diabetes-related complications were significant negative predictors of HRQoL. CONCLUSIONS: Overall, patients with T2DM had lower HRQoL than the general population, which was attributed to being older age, longer duration of diabetes, insulin use, obesity, inadequate glycemic control, and diabetes-related complications. The utility index we generated can be used in future economic evaluations to inform decisions about alternative interventions and resource allocation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».