IMPACT OF MOBILE HEALTH (MHEALTH) IN DIABETIC RETINOPATHY (DR) AWARENESS AND EYE CARE BEHAVIOR AMONG INDIGENOUS WOMEN
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is increasingly prevalent among Indigenous people and diabetic retinopathy (DR) is an eye complication of diabetes, and a common cause of blindness among adults in Canada. Indigenous women have a high risk of diabetes likewise increasing their risk for DR. The study examined factors that motivate and constrain Indigenous women from adopting healthy eye care behaviors and identified the changes in DR awareness and eye care behavior as a result of a mHealth education intervention among adult Indigenous women with diabetes or at-risk of diabetes (n=78). This was a pre-post-study which adopted an embedded concurrent mixed methods approach guided by self-determination theory and the medicine wheel. Pre-intervention DR awareness and eye care behavior information were collected from participants. Thereafter, participants received daily diabetes-eye related text messages for 12 weeks. Post-intervention, the impact of mHealth promotion on DR awareness and eye care behavior was assessed. Data was collected via sharing circles and surveys and underwent thematic and statistical analysis. Pre-intervention, participants indicated limited understanding of eye care costs/payment, guidelines, and eye complications and resolve to manage diabetes-eye conditions influenced eyecare. Also, fear originating from family history of diabetes, interaction with health care practitioners, and dependence on eye glasses affected their eye care. Participants requested information-resources on complications, prevention, and management of diabetes and DR which were included in the mHealth intervention. Age, diabetes status, and education level were significantly associated with DR knowledge, attitude, and practice scores. Post-intervention, the DR knowledge, attitude, and practice scores significantly improved. The DR attitude and practice post-score for individuals with diabetes increased compared to those at risk of diabetes. Women with higher education levels had higher pre-post-change in knowledge and practice score compared to women with low education levels. Older women had lower pre-post-change in practice score compared to younger women. Participants noted that voice or text messages via various mobile platforms, the telephone number used to send messages, the tone of messages, group activities, and message content were all important when using mHealth for health information. The mHealth intervention created awareness of DR and encouraged change in diabetes-eye care behavior. mHealth has the potential to be used for health education in different populations, and motivate, provide support, and empower individuals to prevent and manage chronic conditions and reduce the risk of complications.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».