Knowledge, attitude and perception towards lower limb amputation amongst persons living with diabetes in rural South Africa: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Africa has a high prevalence of diabetes mellitus (DM), a leading risk factor for lower limb amputation (LLA). Lower limb amputation is associated with significant morbidity and mortality. Lower limb amputation incidence can be mitigated through prompt identification and treatment of individuals at risk and engagement in self-management practices. Also, when LLA is inevitable, outcomes or prognosis can be improved with timely surgery. AIM: This study explored the knowledge, attitude and perception of persons living with diabetes towards LLA and its prevention. SETTING: Nqamakwe, a rural community in the Eastern Cape province of South Africa. METHOD: This was a descriptive, qualitative study involving persons living with DM, with and without LLA, and community leaders. Fifteen participants were recruited purposively and conveniently from a rural community in the Eastern Cape, South Africa. Data collection took place through semistructured interviews, in English and a local language, Xhosa. Interviews were transcribed and translated, and an inductive approach was used for thematic analysis. RESULTS: A total of 15 individual interviews were conducted. Of those, 13 were persons with DM, five with LLA, including one with bilateral LLA. There was a gap in knowledge on foot self-examination as a measure of preventing LLA amongst persons with DM. The attitude of persons without LLA was mostly fearful and their fears centred around perioperative death, risk for contralateral amputation, loss of limb and independence. Consent to LLA procedure was a last resort and only when pain levels were unbearable. Family support and information on rehabilitation services and assistive devices also fostered consent to LLA surgery. CONCLUSION: There is a need for awareness creation and adequate health education for persons living with DM on LLA and its prevention measures, especially foot care practices. Also, health education programmes for persons living with DM in rural areas should address the various misperceptions of LLA to reduce delays.Contribution: The article revealed gaps in knowledge on LLA and its prevention among individuals living with diabetes as well as areas of concerns that may potentially delay acceptance when LLA is inevitable. Findings from our study may assist primary health care providers to determine important issues to be addressed during routine and pre-operative patient education.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».