Status of diabetes management among children in the Katako-Kombe health zone, Democratic Republic of Congo, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Background Managing diabetes in children requires a distinct approach from that of adults, involving trained teams to prevent complications and support families. Evidence from rural areas of the Democratic Republic of Congo is scarce. This study describes pediatric diabetes management in the Katako-Kombe Health Zone, Sankuru province. Methods A retrospective case series was conducted from July 1 to 31, 2024, across 13 facilities providing diabetes care. Thirty-two medical records of children aged 0–18 years and 55 healthcare providers were included through exhaustive sampling. Data were collected via documentary review and structured interviews using the ODK application. Records were assessed for completeness, and missing or inconsistent data were noted. Provider interviews were pre-tested, though formal validation was not performed. Data were analyzed in SPSS 25 using descriptive statistics. Findings reflect facility-based cases and cannot be generalized to the wider population. Results The mean age of children was 10.9 ± 4.2 years, with a male-to-female ratio of 1.5. Less than one-quarter were adolescents (15–18 years). School dropout affected one in four. Nearly 60% were unaware of family history, though 60% adhered to medical appointments. Over a quarter were followed at the General Referral Hospital. Limited follow-up and restricted access to insulin and monitoring devices increased risks of complications, including hypoglycemia and neuropathies. Conclusions Diabetes care for children in Katako-Kombe is fragile. Strengthening local capacity, improving access to treatment, and raising community awareness are urgent priorities.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».