Diabetes distress, depressive symptoms, and anxiety symptoms in people with type 2 diabetes: A network analysis approach to understanding comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aimed to explore interactions between individual items assessing diabetes distress, depressive symptoms, and anxiety symptoms in a cohort of adults with type 2 diabetes using network analysis. Research design and methods Participants (N = 1,796) were from the Evaluation of Diabetes Insulin Treatment (EDIT) study from Quebec, Canada. A network of diabetes distress was estimated using the 17 items of the Diabetes Distress Scale (DDS-17). A second network was estimated using the 17 DDS-17 items, the 9 items of the Patient Health Questionnaire, and the 7 items of the Generalized Anxiety Disorder Assessment. Network analysis was used to identify central items, clusters of items, and items that may act as bridges between diabetes distress, depressive symptoms, and anxiety symptoms. Results Regimen-related and physician-related problems were amongst the most central (highly connected) and influential (most positive connections) in the diabetes distress network. Failure (depressive symptom) was found to be a potential bridge between depression and diabetes distress, being highly connected to diabetes distress items. The anxiety symptoms of worrying too much, uncontrollable worry, and trouble relaxing were identified as bridges linking both anxiety and depressive items, and anxiety and diabetes distress items, respectively. Conclusions Regimen-related and physician-related diabetes-specific problems may be important in contributing to the development and maintenance of diabetes distress. Feelings of failure and worry are potentially strong candidates for explaining comorbidity. These individual diabetes-specific problems and mental health symptoms could hold promise for targeted interventions for people with type 2 diabetes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».