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Enregistrement W4317725412 · doi:10.1111/dme.15044

Existing standardised questionnaires do not adequately capture quality‐of‐life outcomes of greatest importance for those living with type 1 diabetes in pregnancy

2023· article· en· W4317725412 sur OpenAlexaffabout
Jenny Gu, Kathleen H. Chaput, Amy D. Dunlop, Jane E. Booth, Denice S. Feig, Lois Donovan

Notice bibliographique

RevueDiabetic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePregnancyThematic analysisFocus groupType 1 diabetesQuality of life (healthcare)Qualitative researchFamily medicineDiabetes mellitusNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: No standardised questionnaires have been specifically developed to assess the considerable demands of managing type 1 diabetes (T1D) during pregnancy. AIMS: This study aimed to explore what domains of measurement are important to quality of life during pregnancy with TID and to assess if standardised questionnaires, used by previous researchers, adequately capture patients' reported experience of TID in pregnancy. METHODS: A qualitative inquiry was conducted using semi-structured focus groups with Canadian women who have experienced T1D in pregnancy. Participants were asked open-ended questions about experiences managing T1D during pregnancy and whether options on standardised tools captured their pregnancy experiences. Audio from focus groups was transcribed verbatim. Two researchers independently analysed the transcripts using inductive thematic analysis. Salient ideas, experiences and key words were coded iteratively and grouped into broader themes and subsequently reviewed by five participants. RESULTS: The sample included nine participants. Emergent themes included changes in day-to-day routines to manage T1D in pregnancy, fear of hyperglycaemia during pregnancy and of hypoglycaemia postpartum. Participants felt that existing options on standardised questionnaires did not adequately quantify diabetes interference in work, family time, planned activities and sleep, and did not address hyperglycaemia fear. CONCLUSIONS: Existing standardised questionnaires do not adequately capture patient-reported outcomes of greatest importance for those living with T1D in pregnancy. Future research assessing the impact of therapies on quality-of-life measures in TID pregnancies should quantify their influence on day-to-day activities, adjust measures of sleep quality and capture fear of hyperglycaemia in pregnancy and hypoglycaemia postpartum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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