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原创文章 2型糖尿病患者自我效能与自我护理管理的关系
摘要 2 型糖尿病是一种慢性疾病，其全球患病率呈上升趋势。自我效能或对自己管理自我护理能力的信念在控制这种疾病中起着重要作用。本研究旨在探讨 2 型糖尿病患者的自我效能与自我护理管理之间的关系。本研究设计为横断面研究，使用 Slovin 公式选取了 93 名受访者。纳入标准包括年龄≥19 岁、诊断为糖尿病且无急性并发症并愿意成为受访者的患者。自我效能使用糖尿病管理自我效能量表 (DMSES) 进行测量，而自我护理管理使用糖尿病自我管理工具 (DSMI) 进行测量。数据分析采用卡方法进行单变量和双变量分析。在总共 93 名患者中，60 名患者（64.5%）具有良好的自我效能。共有 56 名患者（60.2%）具有足够的自我护理管理。双变量分析显示，自我效能感良好的患者更有可能拥有良好的自我护理管理（p值=0.017）。本研究结果与班杜拉的理论一致，即自我效能感在实施有效的自我护理中起着重要作用。高自我效能感对2型糖尿病患者更好的自我护理管理有显著贡献。因此，提高自我效能感的干预措施应该成为糖尿病护理计划不可或缺的一部分，以改善患者的健康结果和生活质量。建议进行糖尿病管理技能培训和提供足够的社会支持，以提高患者的自我效能感 关键词 糖尿病，自我效能，自我护理管理 摘要 2型糖尿病是全球流行的一种疾病。 Efikasi diri、atau keyaknan terhadap kemampuan diri untuk mengelola perawatan diri、memainkan peran penting dalam mengontrol penyakit ini。 Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan antara efikasi diri dengan manajemen perawatan diri pada pasien DMT2. Desain penelitian ini adalah 横断面研究 dengan 93 响应 yang dipilh menggunakan rumus Slovin。 Kriteria inklusi mencakup pasien berusia ≥19 tahun，三级糖尿病诊断结果，并作出回应。 Efikasi diri diukur menggunakan 糖尿病管理自我效能量表 (DMSES)、sedangkan manajemen perawatan diri diukur menggunakan 糖尿病自我管理工具 (DSMI)。数据分析采用单变量和双变量分析方法卡方。达里语总计 93 帕西恩 terdapat 60 帕西恩 (64,5%) memiliki efikasi diri yang baik。 Sebanyak 56 pasien (60,2%) memiliki manajemen perawatan diri yang cukup。分析双变量 menunjukkan bahwa pasien dengan efikasi diri baik lebih cenderung memiliki manajemen perawatan diri yang baik（p 值 = 0,017）。本研究结果与班杜拉的理论一致，即自我效能在实施有效的自我护理中发挥着重要作用。高自我效能感对 2 型糖尿病患者更好地进行自我护理管理有重要贡献。因此，增强自我效能的干预措施应该成为糖尿病护理计划的一个组成部分，以改善患者的健康结果和生活质量。建议进行糖尿病管理技能培训并提供充分的社会支持以提高患者自我效能。关键词 糖尿病，自我效能，自我护理管理
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电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素是生活方式，包括饮食，缺乏运动，监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM，只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况，可以使用K-Neartiment（KNN）方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求（包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素）对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据，每个数据元素都具有某些特征（属性）和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平，建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明，K-Nearest邻居（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中，对于30岁的患者而言，它不准确。howver，如果数据量很小，那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，KNN，抽象数据集。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素，即生活方式，包括饮食模式，缺乏运动，监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病，只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况，可以使用k-nearest邻居（KNN）方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求，包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素的需求，对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析，每个数据元素都具有特征（属性）和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估，评估，包括建立评估模型并衡量准确性，构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明，可使用K-Nearthign（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。但是，如果数据量很小，则K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，k-nearest邻居（KNN），数据集1。
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