Relationship Among Diabetes Distress, Decisional Conflict, Quality of Life, and Patient Perception of Chronic Illness Care in a Cohort of Patients With Type 2 Diabetes and Other Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The primary outcome is to evaluate the relationship between diabetes distress and decisional conflict regarding diabetes care in patients with diabetes and two or more comorbidities. Secondary outcomes include the relationships between diabetes distress and quality of life and patient perception of chronic illness care and decisional conflict. RESEARCH DESIGN AND METHODS This was a cross-sectional study of 192 patients, ≥18 years of age, with type 2 diabetes and two or more comorbidities, recruited from primary care practices in the Greater Toronto Area. Baseline questionnaires were completed using validated scales: Diabetes Distress Scale (DDS), Decisional Conflict Scale (DCS), Short-Form Survey 12 (SF-12), and Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC). Multiple linear regression models evaluated associations between summary scores and subscores, adjusting for age, education, income, employment, duration of diabetes, and social support. RESULTS Most participants were >65 years old (65%). DCS was significantly and positively associated with DDS (β = 0.0139; CI 0.00374–0.0246; P = 0.00780). DDS–emotional burden subscore was significantly and negatively associated with SF-12–mental subscore (β =−3.34; CI −4.91 to −1.77; P < 0.0001). Lastly, DCS was significantly and negatively associated with PACIC (β = −6.70; CI −9.10 to −4.32; P < 0.0001). CONCLUSIONS We identified a new positive relationship between diabetes distress and decisional conflict. Moreover, we identified negative associations between emotional burden and mental quality of life and patient perception of chronic illness care and decisional conflict. Understanding these associations will provide valuable insights in the development of targeted interventions to improve quality of life in patients with 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) | 0,001 | 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 ».