Stability of an empirical psychosocial taxonomy across type of diabetes and treatment
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aims of the study were (i) to examine whether an empirical psychosocial taxonomy, based on key diabetes-related variables, is independent of type of diabetes and treatment, and (ii) to further establish the external validation of the taxonomy. METHODS: In a cross-sectional study, 82 patients with Type 1 and 86 patients with Type 2 diabetes mellitus were assigned to one of three psychosocial patient profiles based on their Multidimensional Diabetes Questionnaire (MDQ) scores. General psychological and diabetes-specific measures were obtained through self-report and HbA(1c) was measured. RESULTS: Equal proportions of Type 1 and Type 2 patients, and of patients using insulin and oral medication/diet only were classified within each of the three psychosocial profiles. External validation confirmed the validity and distinctiveness of the patients' profiles. The patient profiles were independent of demographic variables, body mass index, duration of diabetes, complexity of treatment, number of complications, social desirability, and major stress levels. CONCLUSIONS: The Psychosocial Taxonomy for Patients with Diabetes provides a new way to categorize individuals who may have more in common than just their type of diabetes and/or its treatment and can help target interventions to individual patients' needs.
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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 | 0,001 | 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 ».