Psychological, emotional and social impairments are associated with adherence and healthcare spending in type 2 diabetic patients: an observational study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to assess the association among anxiety, depression, stress, social support and emotional abilities with adherence and healthcare spending in type 2 diabetic patients. PATIENTS AND METHODS: Sixty-four patients were enrolled and completed: Interpersonal Processes of Care (IPC), 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Rapid Stress Assessment Scale (RSAS), Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-4), International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)-Short Form and a socio-anamnestic questionnaire regarding also the healthcare spending. RESULTS: Mathematical linear regressions models were performed showing the predictive effects of: anxiety and social support scores (RSAS) on adherence levels (respectively p =. 019; p =. 016); adherence levels on anxiolytic use (p =.04); aggressiveness scores (RSAS) on the number of general check-ups (p =.031); TAS-20 and physician-patient communication (IPC) on the number of hospitalization days (respectively p=.001; p=.008); physician patient decision making (IPC) scores on physical activity (IPAQ) levels (p=.025); physical activity (IPAQ) on the number of medical examinations (p=.039). CONCLUSIONS: An association among psychosocial impairment, adherence and healthcare spending was found. Future studies should investigate the effect of a brief psychological intervention in increasing adherence levels and reducing the healthcare spending in this clinical population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».