The prevalence and predictors of self-care behaviours among type 2 diabetic patients in two Iraqi provinces
Notice bibliographique
Résumé
Background.The link between health beliefs and health behaviours, which includes changing diet, exercise, regular selfmedication, self-monitoring of blood glucose, investigation and examination programmes, helps in raising the level of social health awareness, as well as focuses on the individual's role in being responsible for his health.Objectives.To evaluate self-care activities among patients with type 2 diabetes mellitus in the Wasit and Dhi-Qar provinces.Material and methods.This analytic cross-sectional study was directed at patients with type 2 diabetic mellitus.The sample was collected from patients who visited Diabetes and Endocrinology centres in the Wasit and Dhi-Qar provinces.Data was collected via a questionnaire based on the "Arabic Summary of Diabetes Self-Care Activities" (A-SDSCA), which consisted of questions related to self-management. Results.The results were based on the analysis of 404 samples of patients previously diagnosed with type 2 diabetes mellitus.Only 75 (18.6%)had controlled blood glucose.The best self-care practice was diet, with a mean score ± SD (3.17 ± 2.43), followed by testing blood sugar (2.83 ± 2.19).The most frequent advice received from health givers was to follow a meal plan with low-fat contents, which was mentioned by 90.6% of the patients.The participants with the lowest educational level were less likely to undertake appropriate self-management for diabetes (p = 0.026). Conclusions.The educational level was the significant predictor of self-care behaviours among patients with type 2 diabetes mellitus.It is necessary to increase health education to manage diabetes and change lifestyle through healthcare organisations, as well as through the use of social media.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».