Family-integrated diabetes education for individuals with diabetes in South-west Ni-geria
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to determine the effects of family-integrated diabetes education on diabetes knowthe ledge of patients and family members, as well as its impact on patients' glycosylated haemoglobin (A1C). Design: The design was a two-group Pretest Posttest quasi-experimental. Setting: The study took place at the diabetes clinics of two tertiary hospitals in southwestern Nigeria. Participants: People Living with Diabetes (PLWD) and family members aged 18 years and over and without cognitive impairment were placed, as clusters, into either a control group (CG) or an intervention group (IG) The CG comprised 88 patients and 88 family members while IG comprised 82 patients and 82 family members. Of these, 78 and 74 patients completed the study in CG and IG, respectively. Interventions: PLWD in IG along with their family members were given an educational intervention on diabetes management and collaborative support with an information booklet provided. This was followed by three (3) complimentary Short Messaging Service (SMS). Main outcome measures: A1C and diabetes knowledge. Results: Over half (52.4%) and about a fifth (18.2%) of family members and patients, respectively, had never had diabetes education. There was a statistically significant increase in the knowledge of patients and family members in IG. Unlike CG, the A1C of patients in IG improved significantly at three and six-month post-intervention, (p<0.01). Regression showed an independent effect of family members' knowledge on IG's A1C. Conclusions: Improved family members' diabetes knowledge positively impacted patients' glucose level. There is a need to integrate family members into diabetes care better. Funding: African Doctoral Dissertation Research Fellowship (ADDRF) award offered by the Africa Population and Health Research Center (APHRC) in partnership with the International Development Research Centre.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».