Relationship between Self-management and Quality of Life among Patients with Diabetes Mellitus: A Cross-Sectional, Correlational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Diabetes is managed by prescribed medication and dietary measures to control blood sugar, but self-management is a vital aspect of this management. Self-management is a complex bio-psycho-social phenomenon, a crucial task in monitoring the negative consequences of the condition and enhancing quality of life. Objective This study aimed to examine the relationship between self-management and health-related quality of life among Saudi patients with diabetes. Methods A descriptive, cross-sectional, comparative study design was adopted. Self-reported questionnaires were administered to 87 Saudi patients with diabetes in 2021. Data were analysed using Pearson’s r and t-test. Results The total adherence mean of diabetes self-care activities was 2.84 ( SD =1.83), which is considered inadequate. The mean score for the total health-related quality of life was 57.35 ( SD =15.01), which is regarded as fair. Patients with higher physical and social quality of life reported more adherence to self-management activities. Older patients generally experienced poorer quality of life. Patients with higher body mass index reported statistically significantly more body pain. Male patients reported higher total quality of life and role functioning. Females reported more body pain than males. Conclusion Diabetic patients have particular challenges in controlling the disease. Nurses and other healthcare providers need to empower patients to engage in culturally appropriate self-management and physical exercise. The results reported here could be used to design a specific health promotion policy that addresses the promotion of physical exercise and self-management of diabetes care. These policies should consider cultural nuances and be tailored to different demographic groups.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».