2288-PUB: Capturing the Emotional Burden of Gestational Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes (GDM) is increasingly common and the burden to healthcare services is well recognized. Less understood is the emotional burden associated with a diagnosis of GDM, from the women’s perspective. A qualitative study of women attending the Royal Prince Alfred Hospital, Sydney Antenatal Diabetes Service was undertaken during a 14-week period in 2018. Women were invited to complete an anonymous questionnaire which asked, “How do you feel about the diagnosis of Gestational Diabetes?” Women were included in the study at three time points, i) newly diagnosed with GDM ii) at 36 weeks gestation and iii) at 3-month follow-up post-delivery. Responses were received from 189 women; 121, 32 and 36 at diagnosis, 36 weeks and post-delivery time points respectively. Their free text responses were transcribed and a thematic analysis of content was undertaken. Results were visualized using a word cloud and tag cloud generator (www.wordclouds.com) with font size representing the prominence or frequency of words expressed. As demonstrated by the images generated, the predominant feelings expressed at diagnosis were ‘worried,’ ‘disappointed,’ ‘upset,’ ‘sad’ and ‘anxious.’ These negative emotions prevailed irrespective of previous GDM experience and maternal age. At 36 weeks the predominant feelings expressed were ‘frustrated,’ ‘disappointed,’ ‘worried,’ ‘upset’ and ‘anxious.’ The primary emotion expressed in diet treated women was ‘anxious’ and in insulin treated women ‘worried.’ Post-delivery, the predominant words were ‘relieved,’ ‘supported’ and ‘anxious.’ In conclusion, there was a high prevalence of negative emotion expressed by women with GDM at diagnosis which persisted throughout pregnancy and, for many, into the postnatal period. Clinicians need to be mindful of this high emotional burden with the aim to better support women with GDM and reduce associated distress. Disclosure A. Harding: None. M. McGill: None. A. Gauld: None. C.M. Pech: None. D. O'Connor: None. M.I. Constantino: None. G.P. Ross: Other Relationship; Self; Roche Diabetes Care Australia. T. Wu: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk A/S, Sanofi. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk A/S, Sanofi. J. Wong: Advisory Panel; Self; Sanofi. Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca, Lilly Diabetes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».