Trends and Self-Management Predictors of Glycemic Control During Pregnancy in Women With Preexisting Type 1 or Type 2 Diabetes: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Because much of diabetes management during pregnancy occurs at home, self-management factors such as self-efficacy, self-care activities, and care satisfaction may affect glycemia. Our objective was to explore trends in glycemic control during pregnancy in women with type 1 or type 2 diabetes; assess self-efficacy, self-care, and care satisfaction; and examine these factors as predictors of glycemic control. Methods: We conducted a cohort study from April 2014 to November 2019 at a tertiary center in Ontario, Canada. Self-efficacy, self-care, care satisfaction, and A1C were measured three times during pregnancy (T1, T2, and T3). Linear mixed-effects modeling explored trends in A1C and examined self-efficacy, self-care, and care satisfaction as predictors of A1C. Results: We recruited 111 women (55 with type 1 diabetes and 56 with type 2 diabetes). Mean A1C significantly decreased by 1.09% (95% CI -1.38 to -0.79) from T1 to T2 and by 1.14% (95% CI -1.43 to -0.86) from T1 to T3. Self-efficacy significantly predicted glycemic control for women with type 2 diabetes and was associated with a mean change in A1C of -0.22% (95% CI -0.42 to -0.02) per unit increase in scale. The exercise subscore of self-care significantly predicted glycemic control for women with type 1 diabetes and was associated with a mean change in A1C of -0.11% (95% CI -0.22 to -0.01) per unit increase in scale. Conclusion: Self-efficacy significantly predicted A1C during pregnancy in a cohort of women with preexisting diabetes in Ontario, Canada. Future research will continue to explore the self-management needs and challenges in women with preexisting diabetes in pregnancy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».