Child and parental mental ability and glycaemic control in children with Type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Many psycho-social factors can affect the glycaemic control of children with Type 1 diabetes, but the influence of the intelligence of the child and their parents has not been reported. METHODS: Seventy-eight children and adolescents with Type 1 diabetes and their mothers performed standardized tests to assess psychometric intelligence. The children were aged (median (range)) 12.0 (5-17) years with duration of diabetes 5.0 (1.0-13.0) years and required an insulin dose of (mean +/- SD) 1.0 +/- 0.3 U/kg per day. The children completed the Wide Range Achievement Test 3 reading test (WRAT3) and Raven's Standard Progressive Matrices (RSPM). A mean annual HbA1c was calculated for each subject (8.6 +/- 1.4%). The mothers performed the National Adult Reading Test (NART) and provided details of the occupation of the main wage-earner in the family from which social class (SC) was derived. RESULTS: The HbA1c of the child correlated with their age (r = 0.26, P = 0.02), SC (Kendall's rank correlation, tau = 0.17, P = 0.03) and with the NART error score of their mother (r = 0.28, P = 0.01), but no correlation was observed with the child's WRAT3 or RSPM score. Stepwise regression revealed that age and NART error score were the strongest independent determinants of glycaemic control (total adjusted r2 = 0.117). CONCLUSIONS: Parental intelligence appears to have a significant influence on the glycaemic control of a child with Type 1 diabetes, accounting for 7.6% of the reliable variance in HbA1c.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».