Impact of Distress Reduction on Behavioral Correlates and A1C in African American Women with Uncontrolled Type 2 Diabetes: Results from EMPOWER
Notice bibliographique
Résumé
<em></em><p class="Pa7"><strong>Objective: </strong>Symptoms of emotional distress related to diabetes have been associated with inadequate self-care behaviors, medication non-adherence, and poor glycemic control that may predispose patients to premature death. African American women, in whom diabetes is more common and social support is often insufficient, may be at particularly high risk. The objective of this study was to examine the impact of lowering diabetes-related emotional distress on glycemic control and associated behavioral correlates in rural African American women with uncontrolled type 2 diabetes (T2D).</p><p class="Pa7"><strong>Design: </strong>Post-hoc analysis of prospective, randomized, controlled trial.</p><p class="Pa7"><strong>Setting</strong><em>: </em>Rural communities in the southeastern United States.</p><p class="Pa7"><strong>Patients</strong><em>: </em>129 rural middle-aged African American women with uncontrolled type 2 diabetes (T2D)(A1C ≥ 7.0).</p><p class="Pa7"><strong>Primary Independent Variable: </strong>Diabetes-related distress.</p><p class="Default"><strong>Main Outcome Measures</strong><em>: </em>Changes from baseline to 12-month follow-up in diabetes-related distress, and associated changes in medication adherence, self-care activities, self-efficacy, and glycemic control (A1C).</p><p class="Pa7"><strong>Results</strong><em>: </em>Patients with a reduction in diabetes-related distress (n=79) had significantly greater improvement in A1C, medication adherence, self-care activities, and self-efficacy compared with those in whom diabetes distress worsened or was unchanged (n=50). Changes in distress were also significantly and inversely correlated with improvements in medication adherence, self-care activities, and self-efficacy.</p><p class="Pa7"><strong>Conclusions</strong><em>: </em>Among rural African American women, reductions in diabetes-related distress may be associated with lower A1C and improvements in self-efficacy, self-care behaviors, and medication adherence.</p><p class="Pa7"><em>Ethn Dis. </em>2017;27(2):155-160; doi:10.18865/ed.27.2.155.</p>
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 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 ».