Knowledge and practice of harm-reduction behaviours for alcohol and other illicit substance use in adolescents with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To survey adolescents with type 1 diabetes mellitus (T1DM) about their knowledge and application of harm-reduction recommendations when they engage in alcohol and other illicit substance use. METHODS: Cross-sectional survey and chart review of adolescents with T1DM aged 13 to 18 years. RESULTS: One hundred and ninety patients were approached and 164 were included in the analysis. Mean age was 15.6 years (standard deviation [SD]=1.5). Fifty-one per cent were male. Of those who reported consuming alcohol, 95% knew that they should have a friend or parent check their blood glucose in the middle of the night after drinking but only 62% reported actually doing this in practice. Similarly, 98% reported knowing that they should wear a medic alert identification but only 79% reported actually doing this. Of those who reported consuming cannabis, 14% reported forgetting to check blood glucose and 14% reported forgetting insulin when using cannabis. From the chart review, a significantly lower proportion of adolescents reported substance use during their clinic visits (alcohol 26%, tobacco 19%, illicit substance 25%) compared to the self report in the survey (alcohol 55%, tobacco 30%, illicit substance 32%). CONCLUSIONS: Adolescents' knowledge of harm-reduction practices for the use of alcohol and other illicit substances is not always put to practice. Motivating adolescents to use their knowledge in practice is an important area to improve in diabetes self-management. Those who reported engaging in substance use in the survey had not always reported use during interactions with health care providers. This emphasizes the need for unbiased, universal education of all adolescents in the clinic.
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 | 0,001 | 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 ».