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Enregistrement W4402435259 · doi:10.15584/ejcem.2024.3.24

Improving diabetes mellitus care in Nigeria – health promotion and education perspectives

2024· article· en· W4402435259 sur OpenAlexaboutno aff
Otovwe Agofure, Oluwafunmilayo Oluwaseun Abiodun, Oyediran Emmanuel Oyewole

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical and Experimental Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusPromotion (chess)MedicineHealth promotionFamily medicineNursingGerontologyEnvironmental healthPolitical sciencePublic healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and aim. In this review, we suggest ways to improve diabetes mellitus (DM) care in Nigeria from a Health Promotion and Education (HPE) perspective by addressing the gap in DM care through the adoption of strategies from the Ottawa Charter and National Health Promotion Policy (NHPP) guidelines. Material and methods. This review conducted a comprehensive literature search on Africa Journal Online, PubMed, Google Scholar, and Science Direct, from 1986 to 2023, using relevant keywords. Analysis of the literature. The adoption of the Ottawa charter and NHPP remains a key strategy in addressing the gap in DM care in Nigeria. This could be achieved by the adoption of population-focused multi-sectoral interventions encompassing legislation, regulation, and fiscal measures, creating sustaining and expanding health-promoting environments to reduce modifiable risk factors, and reorienting the primary health care services to aid the diagnosis, treatment and rehabilitation of DM patients. Conclusion. This review concluded that the government and other critical stakeholders should adopt the HPE strategies that covers increased financing, strict legislation on DM modifiable risk factors, reorientation of the primary healthcare system, and capacity building for HPE practitioners into DM care in Nigeria as a strategy to improving DM care and prevention in Nigeria.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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