Symptoms of diabetes distress, depression, and anxiety in people with type 2 diabetes: identifying central and bridge symptoms using network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction People with diabetes are vulnerable to diabetes-related distress and are more likely to experience depressive and anxiety symptoms than the general population. Diabetes distress, depressive, and anxiety symptoms also tend to commonly co-occur. Objectives This study aimed to apply network analysis to explore the associations between diabetes distress, depressive, and anxiety symptoms in a cohort of adults with type 2 diabetes. Methods Data were from the baseline (2011) assessment of the Evaluation of Diabetes Insulin Treatment (EDIT) study (N = 1,796; 49% female; mean age = 60, SD = 8) from Quebec, Canada. A first network using the 17 items of the diabetes distress scale (DDS-17) was estimated. A second network was estimated using the 17 items of the DDS-17, the 9 depressive items of the PHQ-9, and the 7 anxiety items of the GAD-7. Symptom centrality, network stability, and bridge symptoms were examined. Results Regimen-related and physician-related distress symptoms were amongst the most central (highly connected) in the diabetes distress network. Worrying too much (anxiety), Not feeling motivated to keep up diabetes self-management (diabetes distress), and Feeling like a failure (depression) were the most central symptoms in the combined network. Feeling like a failure (depression) was highly connected to diabetes distress symptoms, representing a potential bridge between diabetes distress and depression. Conclusions Identifying central and bridge symptoms may provide new insights into diabetes distress, depressive, and anxiety symptom maintenance and comorbidity in people with type 2 diabetes. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».