Barriers and Motivations for the Metabolic Control of Patients with Type 2 Diabetes Assisted in a Tertiary Service in a City in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the main barriers and motivations for metabolic control in patients with Diabetes Mellitus. METHODS: 101 patients assisted at the Endocrinology and Metabology service with clinical and laboratory diagnosis of Type 2 Diabetes were invited to participate in the research and answer a questionnaire developed by the authors, consisting of 65 questions, to assess barriers and treatment motivations. RESULTS: There was a predominance of females (75.2%), low education level (57.4%), income between 1.5-3.0 minimum wages (60.4%), Catholic affiliation (65.3%) and use of oral antidiabetic associated with insulin (43.6%). Patients demonstrated knowledge about the disease and the importance of maintaining good metabolic control. Most reported family support and acceptance in respect to the fact of suffering from diabetes, as well as stress related to eventual symptoms. The main motivating factors found were family relationships and personal religiosity. CONCLUSION: Ignorance and misunderstanding of some aspects of the disease, lack of support from the health system and non-acceptance of the disease are factors that interfere in the control. On the other hand, family relationships and religious engagement were considered highly motivating factors, encouranging patients to search for metabolic control and quality of life.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».