Characteristics of men and women with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether men and women with type 2 diabetes have different psychosocial, behavioural, and clinical characteristics at the time of their first visit to a diabetes education centre. DESIGN: A questionnaire on psychosocial and behavioural characteristics was administered at participants' first appointments. Clinical and disease-related data were collected from their medical records. Bivariate analyses (chi(2) test, t test, and Mann-Whitney test) were conducted to examine differences between men and women on the various characteristics. SETTING: Two diabetes education centres in the greater Toronto area in Ontario. PARTICIPANTS: A total of 275 men and women with type 2 diabetes. RESULTS: Women were more likely to have a family history of diabetes,previous diabetes education, and higher expectations of the benefits of self-management. Women reported higher levels of social support from their diabetes health care team than men did, and had more depressive symptoms, higher body mass, and higher levels of high-density lipoprotein cholesterol than men did. CONCLUSION: The results of this study provide evidence that diabetes prevention, care, and education need to be targeted to men and women differently. Primary care providers should encourage men to attend diabetes self-management education sessions and emphasize the benefits of self-care. Primary care providers should promote regular diabetes screening and primary prevention to women, particularly women with a family history of diabetes or a high body mass index; emphasize the importance of weight management for those with and without diabetes; and screen diabetic women for depressive symptoms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».