Predictors of treatment adherence in young children with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports a study to investigate whether diabetes-specific, demographic and psychosocial variables predict adherence in young children with type 1 diabetes. BACKGROUND: Paediatric diabetes rates are increasing worldwide; however, young children are neglected in treatment adherence research, despite the importance of adherence for health. Greater understanding of adherence in this group could enhance nurses' ability to provide care tailored to families' needs. METHOD: A cross-sectional study was carried out between 2001 and 2003 with 65 children aged 2-8 years and their mothers in Britain. Mothers were interviewed about children's diabetes care, nutritional analyses were conducted and mothers completed assessments of diabetes knowledge, parenting stress, family functioning and child psychological adjustment. Demographic and medical information was collected from patient records. FINDINGS: Consistent with older populations, blood glucose monitoring and dietary regimens showed greater adherence variability than injection frequency and injection time consistency. Better maternal diabetes knowledge correlated with less injection time variability, more frequent blood glucose monitoring, lower percentage energy intake from extrinsic sugars, lower glycosylated haemoglobin levels and fewer relationship difficulties. Longer diabetes duration, greater injection time variability and higher percentage energy intake from extrinsic sugars predicted less frequent blood glucose monitoring. More relationship difficulties and less frequent blood glucose monitoring predicted higher percentage energy intake from extrinsic sugars. CONCLUSIONS: Nurses can facilitate treatment adherence through provision of educational, practical and socio-emotional support. Nursing interventions should target blood glucose monitoring and dietary regimens in particular, and nurses should be sensitive to the various caretaking challenges presented to parents by different components of the diabetes regimen.
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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 ».