Predictors of glycemic control, quality of life and diabetes self-management of patients with diabetes mellitus at a tertiary hospital in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The burden of diabetes mellitus (DM) in Sub-Saharan Africa is high and continues to increase. Effective DM management focuses on key goals such as glycemic control, prevention of acute and chronic complications and improvement of quality of life (QOL). This study therefore assessed predictors of glycemic control, QOL and diabetes self-management (DSM) of patients with DM in a tertiary hospital in Ghana. Methods We conducted a cross-sectional study involving face-to-face interviews of patients with DM attending clinic using structured questionnaires and validated study instruments as well as review of medical records. A multivariable logistics regression analysis was used to identify independent factors associated with good glycemic control, poor QOL and poor DSM practices. Results The study involved 360 patients with mean age of 62.5 ± 11.6 years and a female preponderance, 271 (75.3%). The mean HbA1c among study participants was 7.8 ± 2.7% of which 44.7% had HbA1C <7%. Patients on only oral DM medications (aOR 2.14; 95% CI 1.19-3.88, p=0.012) were more likely to have good glycemic control. Urban residence (aOR 0.24; 95% CI 0.06-0.87, p=0.030) and good DSM (aOR 0.05; 95% CI 0.02-0.13, p<0.001) were protective of having poor QOL however, recent hospitalization (within the past 3 months) (aOR 4.58; 95 % CI 1.58-13.26, p=0.005) had higher odds of poor quality of life. Patients who were divorced (aOR 6.79; 95% CI 1.20-40.42, p=0.030) had higher odds of poor DSM, while having attended the clinic for more than 3 years (aOR 0.32; 95% CI 0.12-0.81, p=0.016) was protective of poor DSM. Conclusion Good social support and sustained DSM interventions result in good DSM and ultimately improves quality of life of patients with DM.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».