Correlates of psychological outcomes in people with diabetes: results from the second Diabetes Attitudes, Wishes and Needs (<scp>DAWN</scp>2<sup>™</sup>) study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess country- and individual-level correlates of psychological outcomes, and differences among countries in the associations of individual characteristics with psychological outcomes among adults with diabetes. METHODS: The second Diabetes Attitudes, Wishes and Needs (DAWN2(™) ) study assessed self-reported characteristics of people with diabetes in 17 countries, including 1368 adults with Type 1 diabetes and 7228 with Type 2 diabetes. In each country, a sample of 500 adults, stratified by diabetes type and treatment, completed a questionnaire incorporating the validated WHO-5 wellbeing index, the WHOQOL-BREF, and the five-item Problem Areas in Diabetes Scale, as well as the newly developed Diabetes Impact on Life Dimensions that assessed impact ranging from very positive to very negative, with no impact as the midpoint. Multilevel regression analyses identified significant (P < 0.05) independent correlates of psychological outcomes. RESULTS: There were significant variations in all outcomes across countries before adjustment for individual-level factors; adjustment reduced between-country disparities. Worse psychological outcomes were associated with more complications, incidence of hypoglycaemia, hypoglycaemic medication, perceived burden of diabetes, family conflict and experience of discrimination. Better psychological outcomes were associated with higher self-rated health, greater access to diabetes education and healthcare, and more psychosocial support from others. The associations of many factors with the outcomes were mediated by modifiable factors. The association of all factors with the outcomes varied across (interacted with) countries, highlighting the need for country-specific analyses. CONCLUSIONS: Improvements in modifiable risk factors (reductions in burden and increases in support) may lead to better psychological outcomes in adults with diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».