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Enregistrement W4307551207 · doi:10.3390/healthcare10112124

Diabetes Self-Management and Health-Related Quality of Life among Primary Care Patients with Diabetes in Qatar: A Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4307551207 sur OpenAlexaff
Diana Alsayed Hassan, Fatema Helaluddin, Ozra Hajebi Chahestani, Omnia Mohamed, Nazmul Islam

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesQatar National Library
Mots-clésMedicineOddsLogistic regressionCross-sectional studyOdds ratioQuality of life (healthcare)Diabetes mellitusCategorical variableGerontologyDemographyFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes self-management (DSM) practices are an important determinant of health-related outcomes, including health-related quality of life (HRQOL). The purpose of this study is to explore DSM practices and their relationship with the HRQOL of patients with type 2 diabetes in primary health care centers (PHCCs) in Qatar. In this cross-sectional study, data were collected from PHCC patients with diabetes via interview-administered questionnaires by utilizing two instruments: the DSM questionnaire (DSMQ) and the HRQOL Short Form (SF-12). Frequencies were calculated for categorical variables and medians were calculated for continuous variables that were not normally distributed. A statistical comparison between groups was conducted using chi-square for categorical data. Binary logistic regression was utilized to examine the relationship between the significant independent factors and the dependent variables. A total of 105 patients completed the questionnaire, 51.4% of whom were male. Approximately half of the participants (48.6%) reported poor overall DSM practices, and 50.5% reported poor physical health quality of life (PC) and mental health quality of life (MC). Female participants showed significantly higher odds of reporting poor DSM than male participants (OR, 4.77; 95% CI, 1.92–11.86; p = 0.001). Participants with a secondary education (OR, 0.18; 95% CI, 0.04–0.81; p = 0.025) and university education (OR, 0.18; 95% CI, 0.04–0.84; p = 0.029) showed significantly lower odds of reporting poor DSM than participants with no/primary education. Older participants showed higher odds of reporting poor PC than younger participants (OR 11.04, 95% CI, 1.47–82.76 and OR 8.32; 95% CI, 1.10–62.86, respectively). Females also had higher odds for poor PC than males (OR 7.08; 95% CI, 2.21–22.67), while participants with a secondary (OR, 0.13; 95% CI, 0.03–0.62; p = 0.010) and university education (OR, 0.11; 95% CI, 0.02–0.57; p = 0.008) showed significantly lower odds of reporting poor MC. In conclusion, patients with diabetes reported poor overall DSM practices and poor HRQOL. Our findings suggest intensifying efforts to deliver culturally appropriate DSM education to patients and to empower patients to take charge of their health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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