Predictors and Effects of Participation in Peer Support: A Prospective Structural Equation Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer support provides varied health benefits, but how it achieves these benefits is not well understood. PURPOSE: Examine a) predictors of participation in peer support interventions for diabetes management, and b) relationship between participation and glycemic control. METHODS: Seven peer support interventions funded through Peers for Progress provided pre/post data on 1,746 participants' glycemic control (hemoglobin A1c), contacts with peer supporters as an indicator of participation, health literacy, availability/satisfaction with support for diabetes management from family and clinical team, quality of life (EQ-Index), diabetes distress, depression (PHQ-8), BMI, gender, age, education, and years with diabetes. RESULTS: Structural equation modeling indicated a) lower levels of available support for diabetes management, higher depression scores, and older age predicted more contacts with peer supporters, and b) more contacts predicted lower levels of final HbA1c as did lower baseline levels of BMI and diabetes distress and fewer years living with diabetes. Parallel effects of contacts on HbA1c, although not statistically significant, were observed among those with baseline HbA1c values > 7.5% or > 9%. Additionally, no, low, moderate, and high contacts showed a significant linear, dose-response relationship with final HbA1c. Baseline and covariate-adjusted, final HbA1c was 8.18% versus 7.86% for those with no versus high contacts. CONCLUSIONS: Peer support reached/benefitted those at greater disadvantage. Less social support for dealing with diabetes and higher PHQ-8 scores predicted greater participation in peer support. Participation in turn predicted lower HbA1c across levels of baseline HbA1c, and in a dose-response relationship across levels of participation.
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 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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».