Time, Technology, Social Support, and Cardiovascular Health of Emerging Adults With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging adults with Type 1 diabetes (T1DM) face an increased risk of cardiovascular disease; however, there are both barriers and facilitators to achieving ideal cardiovascular health in this stage of their lives. OBJECTIVES: The aim of this study was to qualitatively explore the barriers and facilitators of achieving ideal levels of cardiovascular health in a sample of emerging adults with T1DM ages 18-26 years. METHODS: A sequential mixed-methods design was used to explore achievement of ideal cardiovascular health using the seven factors defined by the American Heart Association (smoking status, body mass index, physical activity, healthy diet, total cholesterol, blood pressure, and hemoglobin A1C [substituted for fasting blood glucose]). We assessed the frequency of achieving ideal levels of each cardiovascular health factor. Using Pender's health promotion model as a framework, qualitative interviews explored the barriers and facilitators of achieving ideal levels of each factor of cardiovascular health. RESULTS: The sample was mostly female. Their age range was 18-26 years, with a diabetes duration between 1 and 20 years. The three factors that had the lowest achievement were a healthy diet, physical activity at recommended levels, and hemoglobin A1C of <7%. Participants described lack of time as a barrier to eating healthy, being physically active, and maintaining in-range blood glucose levels. Facilitators included the use of technology in helping to achieve in-range blood glucose and social support from family, friends, and healthcare providers in maintaining several healthy habits. DISCUSSION: These qualitative data provide insight into how emerging adults attempt to manage their T1DM and cardiovascular health. Healthcare providers have an important role in supporting these patients in establishing ideal cardiovascular health at an early age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».