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Enregistrement W4381988536 · doi:10.32413/pjph.v13i1.698

Diabetes Mellitus: Assessment of Knowledge about Disease Before and after Implementing an Education Program

2023· article· en· W4381988536 sur OpenAlexaff
Syed Qararo Shah, Abdul Hameed Lanjwani, Anees Bibi, Monika Maheshwari, Imdad Ali Khushk

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusDiseaseSocioeconomic statusSession (web analytics)Knowledge levelFamily medicinePatient educationPhysical therapyInternal medicinePopulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Provision of diabetes knowledge and awareness helps the diabetic patients take a better self-care, manage their disease well and identify symptoms of and prevent chronic complications. The purpose of this comparative study was to evaluate the knowledge that diabetic patients had about their disease before and after diabetes knowledge increasing sessions. Methods: We enrolled 166 patients of either gender and age 31-70 years- who attended diabetes OPD at a tertiary care hospital for having DM for 2 years or more. Only consent providing patients were enrolled. Using visual aid and published material education sessions were delivered. A 40 items (9 sub-sections) questionnaire was used to pre and post sessions knowledge. Results: The analysis of pre-session and post-session was tested using student’s t-test which revealed statistically very significant increase in all sub-sections of knowledge. The mean ± SD age was 51.09 ± 8.16 years. The patients’ knowledge regarding their disease increased significantly (p<0.05); especially considering the general topics concerning concept of the disease, physiopathology and treatment, physical activity and nutrition. The increase in knowledge after imparting the education/ awareness sessions ranged from 36% (Eating sub-section) to 114% (Special situations sub-section) of overall knowledge. Total mean score of knowledge increased from pre-session score 15.80 ± 3.387 to post-session score 28.03 ± 5.817 (p value 0.00059). Conclusion: Young age, male and upper socioeconomic status patients had more increase in mean scores.

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)0,003
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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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