8-OR: Depression and Diabetes Distress in African American and Latino Parents of Children with Type 1 Diabetes (T1D)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parents of young children experience high levels of depression and diabetes distress immediately post-diagnosis. However, there is a limited understanding of these factors later in the disease course, especially among parents from racial/ethnic minority groups who face management difficulties and persistent T1D health disparities (i.e., higher HA1c). This study described parental depressive symptoms, diabetes distress and adherence among African American and Latino parents of children with T1D duration > 1 year. Methods: African American (n = 39) and Latino (n = 26) parents of children age 5-10 years (M 9.0 ± 1.7 yrs; M HA1c = 9.0 ± 1.9; M T1D duration = 3.7±2.2 yrs) were enrolled in a behavioral intervention trial. At baseline they reported on demographics, treatment adherence (Diabetes Self-Management Questionnaire, DSMQ), diabetes distress (Problem Areas in Diabetes Revised for parents, PAID-PR), and depressive symptoms (Center for Epidemiological Studies-Depression, CES-D). HA1c was extracted from the medical record. Results: Over one-quarter (27%) of African American (M CES-D = 13.6 ± 9.5) and 42% of Latino (M CES-D = 14.1 ± 8.8) parents reported moderate/severe depressive symptoms. Nearly half (49%) of African American (M PAID-PR = 56.7 ± 19.7) and 38% of Latino (M PAID-PR = 50.2 ± 17.8) parents reported diabetes distress above a clinical cutoff. Both African American and Latino parents reported high levels of adherence (M DSMQ = 25.9 ± 4.7 and 26.7 ± 4.3, respectively, out of 35). Conclusions: Substantial proportions of African American and Latino parents of school-aged children who have been managing T1D for at least 1 year experience serious mood concerns, both diabetes-specific and general. High levels of T1D adherence indicate resilience in the face of such challenges. Supporting parental psychosocial functioning should be a high priority for diabetes care providers, especially among minority families who may be experiencing elevated challenges. Disclosure S. A. Carreon: None. J. N. Jones: None. A. Reyes garcia: None. K. S. Peters: None. K. K. Christopher: None. M. E. Hilliard: None. A. Butler: None. Funding National Institutes of Health (1DP3DK113236)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».