Impact of Sleep and Activity on Glycemic Control and Quality of Life in Haitian Children and Youth with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background. Sleep and physical activity affect overall health. In youth with type 1 diabetes (T1DM), they may improve glycemic control. Data from low-income countries are lacking. Objective. To describe sleep and activity in Haitian children and youth with T1DM, and examine their impact on glycemic control, health-related quality of life (HRQL), and life satisfaction (LS). Methods. This cross-sectional study in Haiti included people with T1DM aged 8–25 years. Wristbands (Mi Band 3) tracked activity (step count and activity time) and sleep (sleep duration, light sleep, and deep sleep). The Diabetes Quality of Life in Youth (DQOLY) questionnaire was used to evaluate HRQL and LS. Point-of-care (POC) hemoglobin A1c values were recorded. Linear regression was used to assess the relationship between sleep, activity, HbA1c, HRQL, and LS. Results. We included 66 participants (59% female, mean age 17.8 ± 4.8 years, mean diabetes duration 3.7 ± 3.4 years, and mean BMI Z-score −0.86 ± 1.1). Mean HRQL was 63/100, and mean LS was 65/100. Mean HbA1c was 11.3%. Maximum HbA1c measure was 14% on the POC machine, and 23 participants (35%) had HbA1c recorded as 14%. Mean daily step count was 7,508 ± 3,087, and mean sleep duration was 7 h31 ± 1 h17. When excluding participants with HbA1c ≥ 14%, shorter sleep duration was significantly associated with higher HbA1c ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.024</a:mn> </a:math> ). Sleep duration and step count were not associated with HRQL or LS. Conclusions. Children and youth with T1DM in Haiti have poor glycemic control and low HRQL and LS. Their sleep and activity habits are similar to peers. While activity did not affect HbA1c, HRQL, or LS, shorter sleep duration was associated with higher HbA1c in participants with HbA1c < 14%. Prospective studies with larger sample sizes are needed to validate our findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».