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Enregistrement W6992081728

Knowledge, Attitude and Preventive Practice against risk factors of Diabetes Mellitus 2 amongst students of Mount Kenya And Gitwe Universities Rwanda.

2020· dissertation· en· W6992081728 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMount Kenya University E-Repository (Mount Kenya University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusRisk factorIncidence (geometry)Quarter (Canadian coin)Type 2 Diabetes MellitusCross-sectional study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of diabetes mellitus 2 among youths has increased. The specific objectives were to assess the level of knowledge regarding risk factor for Diabetes mellitus 2, to identity the attitude towards risk factors of Diabetes mellitus 2, to determine the prevention practice against risk factor of Diabetes mellitus 2, to determine the factors associated with adequate preventive practice to risk factor of Diabetes mellitus 2 prevention amongst students of Mount Kenya and Gitwe Universities Rwanda. Entire populations of 2780 students from Mount Kenya University and 978 from Gitwe University constituted the target population, Using Yamane formula, Sample size was calculated which was 268 and 94 students respectively. A close-ended questionnaire was designed to collect student’s data. A total of 384 students filled the questionnaire satisfactorily. Most of the respondents (61.5%) had moderate level of knowledge on risk factors of Diabetes mellitus 2. However, about a quarter (25.3%) had low level of knowledge and those with high level of knowledge on the same were 12.9%.The study revealed that most of the respondents (59.8%) had positive attitude on risk factors of Diabetes mellitus 2 followed by moderate (36.8%) while only 3.4% had low attitude. Most of the students (60.6%) scored adequate practice on risk factors of Diabetes mellitus 2 prevention while the remaining (39.4%) scored in-adequate practice towards risk factors of Diabetes mellitus 2 prevention. Students from Gitwe University were 2.1 times more likely to practice adequately on risk factor of Diabetes mellitus 2 prevention [OR=2.10; 95%CI=1.24 - 3.56; P=0.006] as opposed to those enrolled at Mount Kenya University. Female students were 1.71 times more likely to practice adequately on risk factor of Diabetes mellitus 2 prevention [OR=1.71; 95%CI=1.10 - 2.64; P=0.016] than their male counterparts. Moreover, employed students were significantly more likely to practice adequately on risk factor of Diabetes mellitus 2 prevention [OR=3.01; 95%CI=1.57 - 5.77; P=0.001] than those who were students. Students with high level of knowledge had about 3 times more adopt preventive practice against risk factor of Diabetes mellitus 2 [OR=3.33; 95%CI=1.44 - 7.74; P=0.005] as opposed to those with low level of knowledge. Similarly, students with positive attitude on the risk factors of Diabetes mellitus 2 were 5.5 times [OR=5.55; 95%CI=1.46 - 21.13; P=0.012] and with moderate level of attitude were 4 times [OR=3.98; 95%CI=1.03 - 15.40; P=0.045] more likely to adequately practice on risk factor of Diabetes mellitus 2 prevention compared to those with low attitude. The study recommended that the University should endeavor to inculcate healthy life style behavior through health education clubs, programs and workshops and instill good knowledge and attitude towards diabetes mellitus 2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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