EFFECTIVENESS OF A SELF-MANAGEMENT SUPPORT PROGRAM FOR TYPE 2 DIABETES MELLITUS IN PUBLIC HEALTH CENTERS IN BANGKOK, THAILAND: RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
African American grandparents are more likely than others to provide full-time care for their grandchildren; those providing full-time care are in poorer health than non-caregivers. Low medication adherence contributes to worse health outcomes for people with chronic medical conditions, and adherence is lower in blacks than whites. Patients' beliefs about medications and communication with prescribers and pharmacists have been shown to affect adherence. Semistructured interviews were held with 22 African American custodial grandmothers ages 40 or older with 1+ chronic health conditions. Questions on beliefs about medication, perceptions of patient-provider communication and barriers/facilitators to adherence were asked.Overprescribing or impersonal prescribing practices by providers was a major concern. Distrust of the medical establishment, including pharmaceutical companies was also expressed. Although participants with negative views agreed to the usefulness of medication, some chose to skip or discontinue prescribed medicines without informing providers. Media influence, particularly direct-to-consumer advertising, and concerns about side effects were sources of negative attitudes. On the other hand, participants often stated that medications were essential to their health, and adherence was seen as a positive way to maintain health; staying healthy in order to care for dependent children was a strong incentive for adherence. Daily routines and reminder devices helped participants take their medicines as prescribed. Participants were grateful to pharmacists who helped them with information on keeping medication costs low. Despite suspicions about motives of the pharmaceutical industry and prescribers, mature African American caregivers understand the importance of medication use.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».