Trends and Self-Management Predictors of Glycemic Control During Pregnancy in Women With Preexisting Type 1 or Type 2 Diabetes: A Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle