Does Personality Matter in Diabetes Adherence? Exploring the Pathways between Neuroticism and Patient Adherence in Couples with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personality has received some attention in the Type 2 diabetes literature; however, research has not linked personality and diabetes adherence behaviors (diet and exercise), identified pathways through which they are associated, nor taken into consideration important contextual factors that influence behavior (the patient's partner). METHODS: Dyadic data from 117 married, heterosexual couples in which one member is diagnosed with Type 2 diabetes was used to explore associations between each partner's neuroticism and patient dietary and exercise adherence through the pathways of negative affect, depression symptoms, and couple-level diabetes efficacy (both patient and spouse report of confidence in the patient's ability to adhere to diabetes management regimens). RESULTS: Results revealed that higher levels of neuroticism were associated with lower patient dietary and exercise adherence through (1) higher levels of depression symptoms (for patients' neuroticism) and negative affect (for spouses' neuroticism), and (2) lower levels of couple-level diabetes efficacy. CONCLUSIONS: The results from this study provide evidence that both patient and spouse personality traits are associated with patient dietary and exercise adherence through increased emotional distress-albeit different emotional pathways for patients and spouses-and lower couple confidence in the patients' ability to manage their diabetes.
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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 ».