Notice bibliographique
Résumé
During the past 20 years, results of several major trials have demonstrated that intensive management of type 1 and type 2 diabetes can delay or prevent the onset and progression of many complications of the disease.1–3 It is also clear from such studies that achieving good glycemic control requires mastering complex self-management skills and behaviors. In children and adolescents, mastery of such skills is often compromised by normal development. In adolescence, metabolic control tends to deteriorate as a result of the hormonal changes of adolescence associated with insulin resistance4 and adolescent autonomy associated with lower adherence to the treatment regimen.5 Adolescence is marked by rapid biological, physical, cognitive, emotional, and social changes.6,7 Adolescents engage in experimentation and risk-taking behaviors that may adversely affect self-care and clinical outcomes.8 Previous studies have led to the conclusion that the period of adolescence is often associated with neglect of self-monitoring, nutrition therapy recommendations, and pharmacological treatments.9,10 Such neglect in self-management is usually not associated with a deficit in knowledge; rather, the cognitive and developmental characteristics of adolescence make appropriate decision making more complex.11 Developmentally, adolescence is a time for identity formation and separation of self from families.12 The shift from parental support to peer support is normal during adolescence. However, it can place adolescents at increased risk for poorer diabetes and psychological adaptation. Development of relationships with peers is complicated for adolescents who have type 1 diabetes or are at risk for type 2 diabetes. Early adolescents want to be seen as the same as their peers and not to be treated differently. There is a strong fear of non-acceptance by the peer group and exclusion from peer activities that may make adolescents reluctant to disclose their diagnosis.13 This …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».