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Enregistrement W1876962646 · doi:10.1093/geronb/gbv061

Gender, Illness-Related Diabetes Social Support, and Glycemic Control Among Middle-Aged and Older Adults

2015· article· en· W1876962646 sur OpenAlexfundno aff
Favel L. Mondesir, Kellee White, Angela D. Liese, Alexander C. McLain

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésGlycemicMedicineDiabetes mellitusCross-sectional studyConfidence intervalMultivariate analysisGerontologyDemographyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study examined whether the association between illness-related diabetes social support (IRDSS) and glycemic control among middle-aged and older adults is different for men and women. METHOD: This cross-sectional analysis included 914 adults with diabetes who completed the Health and Retirement Study's 2003 Mail Survey on Diabetes. IRDSS is a composite score of 8 diabetes self-care measures. Hemoglobin A1c levels were obtained to measure good glycemic control (<8.0%). Gender-stratified multivariate log-binomial regression models were used to estimate prevalence ratios and examine the association between IRDSS and glycemic control after controlling for sociodemographic, lifestyle, and clinical characteristics. RESULTS: The prevalence of good glycemic control was 48.9% among women and 51.1% among men. Mean composite IRDSS scores did not differ by gender. Among women, composite IRDSS was associated with adequate glycemic control (prevalence ratio: 1.06; 95% confidence interval: 1.02, 1.08), and all individual components of IRDSS, with the exception of keeping appointments, were positively associated with adequate glycemic control. No significant associations were observed in men for composite or individual components of IRDSS. DISCUSSION: Determining the gender-specific impact derived from IRDSS is a worthwhile approach to highlighting factors that differentially predict optimal glycemic control among middle-aged and older adults.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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