Volume 6, Nomor 2, Januari-Juni 2023 e-ISSN: 2581-1975 p-ISSN: 2597-7482 DOI: https://doi.org/10.31539/jks.v6i2.4564

## DETEKSI FATIGUE (DTIK): APLIKASI MONITORING FATIGUE
Rumentalia Sulistini 1 , Devi Mediarti 2 , Imelda Erman 3 , Ririn Sri Handayani 4
Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Palembang 1,2,3
Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Tanjungkarang 4 rumentalia@poltekkespalembang.ac.id 1

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi untuk mendeteksi kelelahan dan mengedukasi  masyarakat  tentang  diabetes.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah Research  and  Development  (R&D).  Hasil  analisis  diperoleh  kesesuaian  hasil  validasi ahli  media  1  dan  2  (kappa  0,654;  p=  0,001),  95.5  %  penderita  diabetes  meyatakan aplikasi layak didigunakan tanpa revisi.  Aplikasi berisi menu pengukuran dan  edukasi. Simpulan,  DTIK  merupakan  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi    kelelahan  dengan  lebih mudah  di  masa  pandemi  COVID-19.  Aplikasi  ini  tidak  berbayar  dan  dapat  digunakan oleh penderita diabetes dimana saja dan kapan saja.
Kata Kunci : Aplikasi, Deteksi Fatigue, Edukasi Diabetes

## ABSTRACT
This  study  aims  to  develop  an  application  to  detect  fatigue  and  educate  people  about diabetes. The research method used is Research and Development (R&D). The analysis results obtained the conformity of the validation results of media experts 1 and 2 (kappa 0.654;  p  =  0.001).  95.5%  of  people  with  diabetes  stated  that  the  application  was feasible  without  revision.  The  application  contains  a  menu  of  measurement  and education. In conclusion, DTIK is an application that can detect fatigue more efficiently during  the  COVID-19  pandemic.  This  application  is  free  and  can  be  used  by  people with diabetes anywhere and anytime.
Keywords: Application, Fatigue Detection, Diabetes Education

## PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penelitian  terkait  Diabetes  Melitus  (DM)  telah menarik  perhatian  banyak  ahli.  Prevalensi  kejadian  DM  meningkat  di  seluruh  dunia setiap tahunnya. Kondisi ini meningkatkan perhatian masyarakat terhadap DM sehingga banyak  penelitian  yang  dilakukan  tekait  DM.    Secara  umum,  beberapa  penelitian mempelajari  perkembangan  teknologi  baru  (Fijacko  et  al.,  2015;  Gayatri  dkk.,  2022; Muijs  dkk.,  2021;  Sankoda  dkk.,  2021;  Veazie  et  al.,  2018)  dalam  meningkatkan dukungan (Sculco et al., 2022) dan kualitas hidup penderita DM.
Diabetes  Melitus  merupakan  komorbid  bagi  kasus  Covid-19.  Kasus  Covid-19 pada  awalnya  paling  banyak  dilaporkan  di  Cina,  Italia,  Inggris,  dan  Amerika  Serikat (Abdelhafiz  et  al.,  2021).  Peningkatan  kadar  gula  darah  pada  penderita  DM  akan memperburuk  gejala  Covid-19  (Li  et  al.,  2020),  menyebabkan  penurunan  jumlah limfosit  dan  akumulasi  laktat  (Hui  et  al.,  2020)  sehingga  penderita  DM  mengalami
kondisi  yang  berat.  Untuk  itu  peran  perawat  menjadi  sangat  diperlukan  untuk meningkatkan  pemahaman  penderita  diabetes  tentang  penyakitnya.  Dan  diharapkan dengan  pemahaman  tersebut  dapat  menekan  angka  kematian  penderita  DM  akibat Covid-19.
Penelitian  terdahulu  memperlihatkan  gambaran  jumlah  diabetes  yang  banyak mengalami  fatigue  (kelelahan)  (Griggs  &Morris,  2018).  Kelelahan  merupakan  salah satu  komplikasi  dan    gejala  umum  yang  sering  dialami  penderita  diabetes.  Kondisi  ini dapat  mempengaruhi  kualitas  hidup  penderita  diabetes  sehingga  perlu  adanya monitoring  terhadap  fatigue  bagi  penderita  DM.  Kurangnya  pemantauan  selama  masa pandemi dan adanya pembatasan aktivitas sosial menimbulkan pemikiran diperlukannya suatu  metode  atau  media  yang  mampu  memonitor  dan  mengedukasi  penderita  DM selama  berada  di  rumah.  Oleh  karena  itu  dikembangkannya  aplikasi  DTIK  dalam mendeteksi  kelelahan,  aplikasi  ini  berbasis  sistem  operasi  android  dan  dapat dipergunakan dimana saja oleh penderita DM.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah Research  and  Development  (R&D ), metode  untuk  mengembangkan  aplikasi  deteksi  fatigue  bagi  penderita  DM.  Penelitian dilakukan  sepanjang  tahun  2021.  Penelitian  ini  dilakukan  di  5  Posbindu    di  wilayah kerja Puskesmas di Kota Palembang. Tim Ahli sebagai validator terdiri dari tiga orang, dua  ahli  teknologi  informasi,  dan  satu  pakar  Keperawatan  Medikal  Bedah  khususnya perawatan  DM.  Aplikasi  diuji  coba  pada  penderita  DM  yang  rutin  melakukan kunjungan Pos Pembinaan Terpadu ( Posbindu).
Aplikasi DTIK dikembangkan dengan tahap sebagai berikut mengali sumber dan informasi,  merancang  aplikasi,  validasi  ahli,  pengujian  oleh  penderita  DM.  Langkah pertama  melakukan  penelusuran  sumber  buku,  jurnal  dan  melakukan  wawancara petugas  kesehatan  pada  Posbindu  maupun  kader.  Aplikasi  dirancang  bersama  tenaga ahli  dibidang  program  komputer  dan  teknologi  informasi.  Menu  yang  tersedia  pada aplikasi yaitu pengukuran : 1) Skor fatigue, 2) tingkat depresi, 3) Indeks Massa Tubuh dan  menu  edukasi  berupa  1)  konsep  fatigue,  2)  penyakit  diabetes,  3)  latihan  fisik,  4) kosep  diet,  dan  5)  pemantauan  gulkosa  darah  mandiri.  Aplikasi  DTIK  menggunakan program  Microsoft  PowerPoint,  Canva,  Vidkeme  dan  video.  Setelah  aplikasi  selesai, langkah selanjutnya adalah pengujian.
Validasi  aplikasi  telah  dilakukan  oleh  dua  ahli  teknologi  informasi  dan  satu pakar  Keperawatan  penyakit  DM.  Lembar  penilaian  yang  digunakan  dalam  bentuk  G- form,  aspek  yang  dinilai  adalah  penyajian,  tampilan,  rekayasa  perangkat  lunak  dan keterlaksanaan.  Penilaian  oleh  Ahli  materi  menggunakan  G-form  dengan  komponen penilaian cakupan materi, akurasi materi dan kescientifikan. Hasil validasi dan penilaian tim  ahli  menjadi  dasar  untuk  dilakukan  perbaikan  pada  aplikasi  DTIK,  selanjutnya dilakukan penilaian kembali oleh ketiga tim ahli.  Aplikasi yang telah dinyatakan layak oleh validator, diuji coba kepada 44 penderita DM.
Analisis statistik telah dilakukan menggunakan analisis deskripsi dan uji Kappa untuk  mengevaluasi  persepsi  para  ahli.  Uji  etik  penelitian  dilakukan  oleh  komite  etik riset  kesehatan  Politeknik  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan  Palembang  nomor 1157/KEPK/ Adm2/VIII/2021.

## HASIL PENELITIAN
Menu  pengukuran  pada  aplikasi  DTIK  terdiri  dari  1)  pengukuran  fatigue,  2) indeks  massa  tubuh  (IMT)  dan  3)  skor  depresi,  selanjutnya  menu  edukasi  yaitu  ;  1) penyakit  DM  2)  konsep  kelelahan,  4)  latihan  fisik,  5)  pemantauan  glukosa  darah Mandiri (PGDM), dan 6 ) perawatan kaki, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Menu Aplikasi Gambar  2. Cover
Gambar 3. DTIKAPP  pada
Google Play Store
Ahli materi memberikan saran perbaikan pada tampilan media untuk memberikan tampilan  yang  bervariasi  berupa  media  gambar  tiga  dimensi  dan  animasi  agar  lebih menarik.  Penambahan  materi  yaitu  Pemantauan  Glukosa  Darah  Mandiri  (PGDM)  dan senam kaki diabetik. Perbaikan dilakukan pada aplikasi DTIK sesuai masukan tim ahli.
Setelah  dilakukan  perbaikan  dilakukan  penilaian  kembali  oleh  ahli  media  dan  ahli materi. Validasi dari ahli menyampaikan bahwa aplikasi menarik.
Tabel. 1 Analisis Kappa Inter-Expert Ahli Mean SD Kappa Value P value Ahli 1 dan  2 0.90 0.30 0.64 0.001
Tabel  1  Analisis  kappa  digunakan  untuk  mengevaluasi  persamaan  persepsi  ahli media.  Dari  hasil  tersebut  kappa  0.64  berada  pada  rentang  0.4  –  0.75  menunjukan kesepakatan antar pakar masuk dalam katagori baik dan signifikan ( p value < 0.05).
Table. 2 Penilaian 44 Responden (n = 44)
Kesimpulan n Layak tanpa revisi Layak digunakan dengan revisi sesuai Saran 42 (95.5%) 2 (4.5%)
Uji  kelayakan  yang  dilakukan  pada  44  pasien  diabetes  mengungkapkan  bahwa 95,5%  aplikasi  layak  digunakan  tanpa  revisi,    dan  4,5%  layak  dengan  revisi  sesuai saran.  Aplikasi  DTIK  yang  telah  dinilai  layak  tersebut,  diproses  pada  layanan  google play  store  (gambar  3).    Akses  untuk  aplikasi  DTIK  ini  tidak  berbayar  sehingga  dapat diakses oleh semua orang khususnya penderita diabetes.

## PEMBAHASAN
Aplikasi  DTIK  merupakan  aplikasi  yang  dirancang  untuk  mendeteksi  kelelahan ( fatigue )  yang  dialami  penderita  DM.  Berdasarkan  hasil  analisis  aplikasi  ini  layak digunakan  dan  menarik  bagi  pengguna.  Aplikasi  dapat  digunakan  oleh  Kader  Pos pembinaan Terpadu (Posbindu) Penyakit Tidak  menular (PTM), tenaga Kesehatan dan Penderita  DM.  Menu  pengukuran  pada  aplikasi  terdiri  dari  pengukuran  skor fatigue , berisikan pertanyaan  yang harus dipilih oleh penderita DM  sesuai dengan kondisi  satu minggu  terakhir.  Setelah  diisi  lengkap  maka  akan  terkumpul  skor fatigue dan  akan disimpulkan oleh aplikasi apakah pasien berada pada tingkat ringan atau berat.
Dengan pengukuran ini diharapkan penderita mengetahui kondisi  kelelahan  yang dialami. Kelelahan yang dialami pada penderita DM dapat terjadi karena kadar Glukosa darah  yang  tinggi.  Penderita  akan  diingatkan  untuk  melakukan  pemeriksaan  jika penderita  belum  menuliskan  hasil  pemeriksaan  gula  darah  satu  bulan  terakhir  saat menggunakan aplikasi. Aplikasi DTIK sudah menambahkan menu edukasi tentang DM, f atigue ,  diet  DM,  latihan  fisik,  perawatan  kaki  diabetes  dan  informasi  tentang Pemantauan Glukosa Darah Mandiri.
Deteksi  kelelahan  ( fatigue) dari  beberapa  penelitian  yang  tersedia  (Abbas  & Alsheddy,  2021;  Fabi  et  al.,  2020;  Huang  et  al.,  2018),  sebagian  besar  masih  deteksi secara  umum.  Namun  dalam  penelitian  ini  dikembangkan  aplikasi  yang  ditujukan mendeteksi  kelelahan  dan  edukasi  bagi  penderita  DM.  keuntungan  dari  aplikasi  ini adalah  penderita  DM  dapat  mengukur  tingkat  kelelahannya  dan  dapat  memperoleh informasi lengkap tentang penyakitnya dimanapun berada selama masa Covid-19.
Pengukuran kelelahan pada penderita diabetes berguna untuk mengantisipasi agar kelelahan  yang  dialami  segera  dapat  diketahui  dan  diatasi  sehingga  tingkat  kelelahan berkurang (Muijs et al., 2021). Kelelahan yang tidak segera diatasi, lama kelamaan akan mempengaruhi kualitas hidup penderita DM (Widyanthari et al., 2020). Untuk itu perlu dilakukan  deteksi  dini  tingkat  kelelahan  seseorang  sehingga  mencegah  terjadinya komplikasi dan mempertahankan kualitas hidup penderita DM (Kalra & Sahay, 2018).
Pemanfaatan  teknologi  pada  aplikasi  ini,  diharapkan  dapat  meningkatkan pengetahuan  penderita  DM,  proses  transfer  informasi  cepat  dan  mudah  untuk  diterima oleh  penguna.  Teknologi  juga  sangat  penting  untuk  komunikasi  (Laakkonen  & Kivivirta,  2022)  antar  petugas  dan  penderita,  menyimpan  dan  mentransfer  informasi melalui media audiovisual, menghasilkan dan berbagi informasi (Tuma, 2021). Aplikasi DTIK  ini  telah  menggunakan  video  atau  audiovisual  dalam  menampilkan  informasi yang  berhubungan  dengan  diabetes.  Media  video  sangat  efisien  dan  efektif  (A'yun, 2022;  Handayani  et  al.,  2021)  dalam  penyampaian  informasi.  Beberapa  penelitian menginformasikan  bahwa  pemanfaatan  media,  meningkatkan  minat  belajar  seseorang (Puspitarini  &Hanif,  2019)  dan  media  video/  audiovisual  efektif  untuk  meningkatkan pengetahuan pasien (Dahodwala et al., 2018; Moran dkk., 2018)
Berdasarkan  hasil  analisis  statistik  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1,  nilai  kappa antara Pakar 1 dan 2 adalah 0,645. Hal ini menunjukkan kesesuaian yang baik dengan p- value <0,05, mengambarkan bahwa kesesuaian tersebut signifikan. Sehingga aplikasi ini layak  digunakan  dan  telah  tersedia  di  Google  play  store,  akses  mudah  dilakukan  dan tidak  berbayar.    Dengan  teknologi  digital  segala  sesuatunya  menjadi  lebih  mudah  dan cepat.
Perkembangan  teknologi  yang  ada  perlu  diintegrasikan  dalam  perawatan  pasien DM sehingga terjadi peningkatan status kesehatan pasca Covid=19 (Azar et al., 2021). Penelitian  sebelumnya  lebih  menekankan  pada  survei/  deteksi  pada  penderita  diabetes (Erraguntla et al., 2020; Gayatri et al., 2022) namun aplikasi tersebut tidak memberikan fitur edukasi bagi penderita diabetes.  Pendidikan bagi penderita diabetes sangat penting dalam meningkatkan pengetahuan, prilaku hidup  sehat dan kualitas hidup  (Jiang et al., 2019).  (Banerjee  et  al.,  202.  Penderita  diabetes  memerlukan  informasi  mengenai penyakit,  pencegahan,  dan  manajemen  diabetes  untuk  mampu  mempraktikkan manajemen diri secara benar dan teratur. (Banerjee et al., 2020).

## SIMPULAN
Aplikasi  DTIK  merupakan  aplikasi  untuk  mengukur fatigue dan  mengedukasi penderita diabetes. Penderita DM menyatakan aplikasi itu layak digunakan tanpa revisi (95,5%). Oleh karena itu aplikasi DTIK dapat digunakan pada kegiatan Posbindu PTM atau  selama  penderita  DM  berada  di  rumah.  Aplikasi  tidak  berbayar  sehingga  bisa digunakan penderita diabetes selama masa pandemi.

## SARAN
Dimasa  Covid-19,  penelitian  ini  berimplikasi  pada  kesehatan  masyarakat, khususnya  bagi  individu  dengan  penyakit  tidak  menular  (PTM)  seperti  DM.  Dengan menggunakan aplikasi ini, penderita diabetes akan dapat mengukur tingkat kelelahannya dan  mendapatkan  informasi  tentang  diabetes  dengan  mudah.  Aplikasi  saat  ini  sudah diujicobakan pada 44 orang, namun harus diujicobakan pada lebih banyak pasien DM.

## DAFTAR PUSTAKA
A’yun, Q. (2022). Video media versus image media in dental health education about the bass brushing technique: Which is more effective? Journal of Drug Delivery and Therapeutics , 12 (1 SE-Research). https://doi.org/10.22270/jddt.v12i1.5275
Abbas,  Q.,  &  Alsheddy,  A.  (2021).  Driver  Fatigue  Detection  Systems  Using  Multi- Sensors,  Smartphone,  and  Cloud-Based  Computing  Platforms:  A  Comparative Analysis. In Sensors (Vol. 21, Issue 1). https://doi.org/10.3390/s21010056 Abdelhafiz,  A.  H.,  Emmerton,  D.,  &  Sinclair,  A.  J.  (2021).  Diabetes  in  COVID-19 pandemic-prevalence, patient characteristics, and adverse outcomes. International Journal of Clinical Practice , July 2020 , 1–11. https://doi.org/10.1111/ijcp.14112 Azar,  A.,  Deighton,  A.  J.,  &  Wang,  B.  X.  (2021).  Barts  X  as  a  Model  for  Teaching Digital Health. Medical Science Educator , 31 (4), 1537–1538. https://doi.org/10.1007/s40670-021-01299-7
Banerjee,  M.,  Chakraborty,  S.,  &  Pal,  R.  (2020).  Diabetes  self-management  amid COVID-19  pandemic. Diabetes  &  Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research  & Reviews , 14 (4), 351–354. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.04.013
Dahodwala,  M.,  Geransar,  R.,  Babion,  J.,  de  Grood,  J.,  &  Sargious,  P.  (2018).  The impact of the use of video-based educational interventions on patient outcomes in hospital settings:  A scoping review. Patient Education and Counseling , 101 (12), 2116–2124. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.pec.2018.06.018
Erraguntla, M., Sasangohar, F., & Qaraqe, K. (2020). Classification of fatigue phases in healthy and diabetic adults using wearable sensor. Sensor .
Fabi, A., Bhargava, R., Fatigoni, S., Guglielmo, M., Horneber, M., Roila, F., Weis, J., Jordan,  K.,  &  Ripamonti,  C.  I.  (2020).  Cancer-related  fatigue:  ESMO  Clinical Practice Guidelines for diagnosis and treatment &#x2020; Annals of Oncology , 31 (6), 713–723. https://doi.org/10.1016/j.annonc.2020.02.016
Gayatri,  R.  W.,  Katmawanti,  S.,  Wardani,  H.  E.,  &  Yun,  L.  W.  (2022).  Android Application-Based  Interactive  Services  for  Diabetes  Mellitus  Patients.
Proceedings  of  the  3rd  International  Scientific  Meeting  on  Public  Health  and Sports (ISMOPHS 2021) , 44 (Ismophs 2021), 156–162.
https://doi.org/10.2991/ahsr.k.220108.027
Griggs,  S.,  &  Morris,  N.  S.  (2018).  Fatigue  Among  Adults  With  Type  1  Diabetes Mellitus  and  Implications  for  Self-Management:  An  Integrative  Review. The Diabetes Educator , 44 (4), 325–339. https://doi.org/10.1177/0145721718782148
Handayani,  E. U., Utami, R.  L.,  & Tamsil,  I. M.  (2021). How to  Create Effective and Efficient  Naḥwu  Media  with  Short  Videos  Based  on  the  Camtasia  Application? ALSUNIYAT:  Jurnal  Penelitian  Bahasa,  Sastra,  Dan  Budaya  Arab , 4 (1),  15–28. https://doi.org/10.17509/alsuniyat.v4i1.29232
Huang, S., Li, J., Zhang, P., & Zhang, W. (2018). Detection of mental fatigue state with wearable ECG devices. International Journal of Medical Informatics , 119 , 39–46. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.08.010
Hui, Y., Li, Y., Tong, X., Wang, Z., Mao, X., Huang, L., & Zhang, D. (2020). The risk factors  for mortality of  diabetic patients  with  severe COVID-19: A retrospective study of 167 severe COVID-19 cases in Wuhan. PLoS ONE , 15 (12 December), 1– 14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243602
Jiang, X., Wang, J., Lu, Y., Jiang, H., & Li, M. (2019). Self-efficacy-focused education in  persons  with  diabetes:  A  systematic  review  and  meta-analysis. Psychology Research and Behavior Management , 12 , 67–79.
https://doi.org/10.2147/PRBM.S192571 Kalra,  S.,  &  Sahay,  R.  (2018).  Diabetes  Fatigue  Syndrome. Diabetes  Therapy , 9 (4), 1421–1429. https://doi.org/10.1007/s13300-018-0453-x
Laakkonen,  M.-P.,  &  Kivivirta,  V.  (2022).  Elevators  as  media  objects  manipulating information in time. New Media & Society , 14614448211067460.
https://doi.org/10.1177/14614448211067460
Li, Z., Liu, G., Wang, L., Liang, Y., Zhou, Q., Wu, F., Yao, J., & Chen, B. (2020). From the  insight  of  glucose  metabolism  disorder:  Oxygen  therapy  and  blood  glucose monitoring  are  crucial  for  quarantined  COVID-19  patients. Ecotoxicology  and Environmental Safety , 197 , 110614. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2020.110614 Moran, J., Briscoe, G., & Peglow, S. (2018). Current Technology in Advancing Medical Education:  Perspectives  for  Learning  and  Providing  Care. Academic  Psychiatry , 42 (6), 796–799. https://doi.org/10.1007/s40596-018-0946-y Muijs,  L.  T.,  de  Wit,  M.,  Knoop,  H.,  &  Snoek,  F.  J.  (2021).  Feasibility  and  user experience  of  the  unguided  web-based  self-help  app  ‘MyDiaMate’  aimed  to prevent  and  reduce  psychological  distress  and  fatigue  in  adults  with  diabetes. Internet Interventions , 25 (July 2020), 1–9.
https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100414
Puspitarini,  Y.  D.,  &  Hanif,  M.  (2019).  Using  Learning  Media  to  Increase  Learning Motivation  in  Elementary  School. Anatolian  Journal  of  Education , 4 (2),  53–60. https://doi.org/10.29333/aje.2019.426a
Sankoda, A., Waki, K., Yamaguchi, S., Mieno, M., Nangaku, M., Yamauchi, T., & Ohe, K. (2021). Effect of Digital Health Among People With Type 2 Diabetes Mellitus During  the  COVID-19  Pandemic  in  Japan. Journal  of  Diabetes  Science  and Technology , 16 (1), 256–258. https://doi.org/10.1177/19322968211050040
Sculco, C., Belletti, G., Fontanelli, M., & Galeone, C. (2022). Patient-Support Program in  Diabetes  Care  During  the  Covid-19  Pandemic :  An  Italian  Multicentric Experience. Patient  Preference  and  Adherenceatient  Preference  and  Adherence , 113–122.
Tuma, F. (2021). The use of educational technology for interactive teaching in lectures.
Annals of Medicine and Surgery , 62 , 231–235. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.amsu.2021.01.051
Veazie, S., Winchell, K., Gilbert, J., Paynter, R., Ivlev, I., Eden, K. B., Nussbaum, K., Weiskopf,  N.,  Guise,  J.  M.,  &  Helfand,  M.  (2018).  Rapid  Evidence  Review  of Mobile  Applications  for  Self-management  of  Diabetes. Journal  of  General Internal Medicine , 33 (7), 1167–1176. https://doi.org/10.1007/s11606-018-4410-1 Widyanthari, D. M., Jawi, I. M., Antari, G. A. A., & Widyanthini, D. N. (2020). Fatigue among  diabetic  patients:  A  descriptive  study. Enfermería  Clínica , 30 ,  131–134. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enfcli.2020.07.027