Reacting to news of being at-risk for type-2 diabetes: An exploratory study of risk reactions
Notice bibliographique
Résumé
Prediabetes afflicts more than five million Canadians (Public Health Agency of Canada, 2014) and is characterized by impaired glucose regulation that increases the risk of developing type 2 diabetes (T2D). People with chronic conditions, including T2D, often experience negative reactions about their condition. These experiences can compromise self-regulatory efforts to manage illness through lifestyle behaviours. Although research surrounding people's experiences of living with T2D has been conducted, less is known about how individuals respond when they learn they are at-risk for T2D. Receptivity of prediabetes status is of relevance to managing lifestyle behaviours, as behavioural modification at this stage can prevent disease progression to T2D. The purpose of this study was to explore how people who learn that they are at-risk for T2D (prediabetic) process, react to and experience this information. Seven adults (Mage= 58.57, SD = 2.64; 6 female, 1 male) engaged in an in-depth, semi-structured interview (M = 56 min). Interpretative phenomenological analysis (Smith & Osborn, 2007) was used to analyze the data using an inductive approach. Five themes emerged from the data related to the study purpose: (a) distress and concern, (b) downplay and lack of knowledge of T2D risks, (c) attributions to and guilt for past behaviour, (d) self-criticism, and (e) common humanity. Findings suggest that people experience negative reactions related to their T2D risk but also exhibit self-compassionate responses. These findings can inform lifestyle behaviour change programs for individuals living with pre-diabetes by providing a better understanding of the patient's perspectives of disease diagnosis.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».