Feasibility and Acceptability of the HOME Model to Promote Self-Management Among Ethnic Minority Elderly with Type 2 Diabetes Mellitus in Rural Thailand: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ethnic minority elderly (EME) people are recognized as a vulnerable group who have higher prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) than the majority of the population. The aim of this study was to explore the feasibility, acceptability, and effect of the HOME model (Home intervention; Online monitoring; Multidisciplinary approach; and Equity and education) specifically for enhancing self-management activities, glycemic control, and satisfaction of EME with T2DM in rural areas in Thailand. Methods: In this quasi-experimental study, a single group used a pre-test and post-test, which were conducted as a pilot study to examine the effect of the HOME model. Results: Overall, 23 dyads of EME with T2DM and their family caregivers completed the 12-week intervention. They reported that the HOME model was helpful and motivating, and they reported satisfaction with the service provided. EME with T2DM showed significant reduction of blood glucose level, and significant improvement in self-management activities, happiness, and satisfaction compared with baseline. Family caregivers had also significant improvements in happiness and reported satisfaction with the HOME model. Conclusion: The primary evidence suggested that the HOME model was acceptable and feasible for EME with T2DM and their families in rural Thailand.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».