Personal Accounts of the Negative and Adaptive Psychosocial Experiences of People With Diabetes in the Second Diabetes Attitudes, Wishes and Needs (DAWN2) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the psychosocial experiences of diabetes, including negative accounts of diabetes and adaptive ways of coping from the perspective of the person with diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Participants were 8,596 adults (1,368 with type 1 diabetes and 7,228 with type 2 diabetes) in the second Diabetes Attitudes, Wishes and Needs (DAWN2) study. Qualitative data were responses to open-ended survey questions about successes, challenges, and wishes for improvement in living with diabetes and about impactful experiences. Emergent coding developed with multinational collaborators identified thematic content about psychosocial aspects. The κ measure of interrater reliability was 0.72. RESULTS: Analysis identified two negative psychosocial themes: 1) anxiety/fear, worry about hypoglycemia and complications of diabetes, depression, and negative moods/hopelessness and 2) discrimination at work and public misunderstanding about diabetes. Two psychosocial themes demonstrated adaptive ways of coping with diabetes: 1) having a positive outlook and sense of resilience in the midst of having diabetes and 2) receiving psychosocial support through caring and compassionate family, friends, health care professionals, and other people with diabetes. CONCLUSIONS: The personal accounts give insight into the psychosocial experiences and coping strategies of people with diabetes and can inform efforts to meet those needs and capitalize on strengths.
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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 ».