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Enregistrement W2969569702 · doi:10.1177/1932296819870541

The Impact of Externally Worn Diabetes Technology on Sexual Behavior and Activity, Body Image, and Anxiety in Type 1 Diabetes

2019· article· en· W2969569702 sur OpenAlexaff
Courtney Robertson, Ashleigh Lin, Grant J. Smith, Anna Yeung, Penelope Strauss, Jennifer A. Nicholas, Elizabeth A. Davis, Timothy W. Jones, Lisa Gibson, Juliet Richters, Martin de Bock

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesJuvenile Diabetes Research Foundation AustraliaDiabetes AustraliaRaine Medical Research FoundationNational Health and Medical Research CouncilAmerican Australian AssociationAmerican Diabetes Association
Mots-clésAnxietyType 1 diabetesInsulin pumpMedicineDiabetes mellitusAffect (linguistics)Type 2 diabetesClinical psychologyPsychologyPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We aimed to explore the impact of externally worn diabetes technologies on sexual behavior and activity, body image, and anxiety in adopters and nonadopters of these devices. Methods: People with type 1 diabetes aged 16-60 years living in Western Australia were invited to complete an online survey. Results: Of the 289 respondents (mean age 34.3 years), 45% used continuous subcutaneous insulin infusion (CSII) and 35% used continuous glucose monitoring (CGM). Approximately half of CSII users stated that the pump interferes with sex. Of these, 75% disconnect their pump during sexual activity to avoid this issue. Comfort during sex influenced the location of the CSII insertion site in 22% of respondents, with the abdomen being preferred. One in four non-CSII users cited sex-related concerns as a factor for not adopting the technology. CGM interfered with sexual activity in 20% of users, but did not commonly affect CGM placement (only 18%). Sexual activity was reported as a factor for not adopting the technology in 10% of non-CGM users. No differences in body dissatisfaction ( P = .514) or anxiety ( P = .304) between CSII and non-CSII users were observed. No differences in sexual activity and behavior between technology users and nontechnology users were observed. Conclusion: Wearable technologies impact upon sexual activity and this influences the decision to adopt the technology. Despite this, technology users are similar in terms of sexual behavior, anxiety, and body image compared to nontechnology users. Where appropriate, these data can be used to identify potential concerns, address strategies to mitigate them, and inform people with diabetes when considering adopting external technologies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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