Time spent on self‐management by people with diabetes: results from the population‐based KORA survey in Germany
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Time needed for health‐related activities in people with diabetes is assumed to be substantial, yet available data are limited. Time spent on self‐management and associated factors was analysed using cross‐sectional data from people with diagnosed diabetes enrolled in a population‐based study. Methods Mean total time spent on self‐management activities was estimated using a questionnaire for all participants with diagnosed diabetes in the KORA FF4 study (n = 227, 57% men, mean age 69.7, sd 9.9 years). Multiple two‐part regression models were fitted to evaluate associated factors. Multiple imputation was performed to adjust for bias due to missing values. Results Some 86% of participants reported spending time on self‐management activities during the past week. Over the entire sample, a mean of 149 (sd 241) min/week were spent on self‐management‐activities. People with insulin or oral anti‐hyperglycaemic drug treatment, better diabetes education, HbA1c 48 to < 58 mmol/mol (6.5% to < 7.5%) or lower quality of life, spent more time on self‐management activities. For example, people without anti‐hyperglycaemic medication invested 66 min/week in self‐management, whereas those taking insulin and oral anti‐hyperglycaemic drugs invested 269 min/week (adjusted ratio 4.34, 95% confidence interval 1.85–10.18). Conclusions Time spent on self‐management activities by people with diabetes was substantial and varied with an individual's characteristics. Because of the small sample size and missing values, the results should be interpreted in an explorative manner. Nevertheless, time needed for self‐management activities should be routinely considered because it may affect diabetes self‐care and quality of life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».