The relation of alexithymia and attachment with type 1 diabetes management in adolescents: a gender-specific analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies indicate the role of psychosocial factors in the management and control of chronic diseases in adolescents. In this regard, the roles of attachment and alexithymia in the management of type 1 diabetes in adolescents and related gender-specific patterns have rarely been the focus of empirical research. In this study we investigate the gender-specific relationship of alexithymia and attachment with self-care and blood glucose level in adolescents with type1 diabetes. METHODS: This is a cross-sectional study conducted on adolescents aged 12-18 years, with type 1 diabetes. Participants were recruited from diabetes clinics and the Iranian Diabetes Society. Data were collected using the Farsi versions of the Toronto Alexithymia Scale (FTAS-20), the Inventory of Parent and Peer Attachment (IPPA) and the Summary of Diabetes Self-Care Activities Scale (SDSCA). Blood glucose levels were measured by determining HbA1c which were abstracted from medical records. Data were analyzed using SPSS21 software. RESULTS: Participants were 150 adolescents (57% female), mean age 14.97 ± 2.30. Alexithymia (β = 0.10, P = 0.01), difficulty identifying feelings (β = 0.15, P = 0.03) and communication with mothers (β = - 0.08, P = 0.03) predicted HbA1c in girls, whereas no significant relationships were observed for HbA1c with alexithymia and attachment in boys. Factors that predicted self-care in girls were alexithymia (β = - 0.04, P = 0.02), difficulty identifying feelings (β = - 0.06, P = 0.04); in boys however in addition to these two factors predicting self-care [alexithymia (β = - 0.07, P = 0.01) and difficulty identifying feelings (β = - 0.11, P = 0.01)], we also found difficulty describing feelings (β = - 0.16, P = 0.02), communication with mother (β = 0.04, P = 0.04), alienation to mother (β = - 0.06, P = 0.03), to father (β = - 0.06, P = 0.01) and to peers (β = - 0.09, P = 0.03). CONCLUSIONS: Our results suggest that, in a gender-specific pattern, alexithymia and attachment could affect self-care and blood glucose level in adolescents with type 1 diabetes; findings that can be used to facilitate more effective treatment strategies and interventions in this age group.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».