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Enregistrement W3142107962 · doi:10.3390/ijerph18073755

An Empirical Study on Diabetes Depression over Distress Evaluation Using Diagnosis Statistical Manual and Chi-Square Method

2021· article· en· W3142107962 sur OpenAlexaff
Sohail M. Noman, Jehangir Arshad, Muhammad Zeeshan, Ateeq Ur Rehman, Amir Haider, Shahzada Khurram, Omar Cheikhrouhou, Habib Hamam, Muhammad Shafiq

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesShantou University Medical CollegeTaif UniversityShantou University
Mots-clésDistressPsychosocialDiabetes mellitusMedicineDepression (economics)Body mass indexBeck Depression InventoryPhysical therapyPsychiatryClinical psychologyInternal medicineAnxietyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes distress is an alternative disorder that is often associated with depression syndromes. Psychosocial distress is an alternative disorder that acts as a resistance to diabetes self-care management and compromises diabetes control. Yet, in Nigeria, the focus of healthcare centers is largely inclined toward the medical aspect of diabetes that neglects psychosocial care. In this retrospective study, specific distress was measured by the Diabetes Distress Screening (DDS) scale, and depression was analyzed by the Beck Depression Inventory (BDI) and Diagnosis Statistics Manual (DSM) criteria in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients of Northwestern Nigeria. Additionally, we applied the Chi-square test and linear regression to measure the forecast prevalence ratio and evaluate the link between the respective factors that further determine the odd ratios and coefficient correlations in five nonintrusive variables, namely age, gender, physical exercise, diabetes history, and smoking. In total, 712 sample patients were taken, with 51.68% male and 47.31% female patients. The mean age and body mass index (BMI) was 48.6 years ± 12.8 and 45.6 years ± 8.3. Based on the BDI prediction, 90.15% of patients were found depressed according to the DSM parameters, and depression prevalence was recorded around 22.06%. Overall, 88.20% of patients had DDS-dependent diabetes-specific distress with a prevalence ratio of 24.08%, of whom 45.86% were moderate and 54.14% serious. In sharp contrast, emotion-related distress of 28.96% was found compared to interpersonal (23.61%), followed by physician (16.42%) and regimen (13.21%) distress. The BDI-based matching of depression signs was also statistically significant with p < 0.001 in severe distress patients. However, 10.11% of patients were considered not to be depressed by DSM guidelines. The statistical evidence indicates that depression and distress are closely correlated with age, sex, diabetes history, physical exercise, and smoking influences. The facts and findings in this work show that emotional distress was found more prevalent. This study is significant because it considered several sociocultural and religious differences between Nigeria and large, undeveloped, populated countries with low socioeconomic status and excessive epidemiological risk. Finally, it is important for the clinical implications of T2DM patients on their initial screenings.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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