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Enregistrement W4381377783 · doi:10.2337/db23-1161-p

1161-P: Patterns of Diabetes Distress (DD) and Glycemic Outcomes in Teens with Type 1 Diabetes (T1D)

2023· article· en· W4381377783 sur OpenAlexaboutno aff
KATHERINE WENTZELL, LIANE J. TINSLEY, LISA K. VOLKENING, Dayna E. McGill, BARBARA J. ANDERSON-THOMAS, Lori M. Laffel

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicDiabetes mellitusDistressType 1 diabetesInternal medicineType 2 diabetesPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: DD distracts from T1D self-management, contributing to suboptimal glycemia. Yet, DD can change day-to-day and over time. We compared A1c trends in teens with increasing vs. decreasing DD over time. Methods: At baseline, 6, 12, and 18 months, participants (N=301) ages 13-17 years completed the Problem Areas in Diabetes Survey—Pediatric scale; higher scores indicate more DD with ≥41 indicating elevated DD. We identified three trajectories: participants with low baseline DD, who then reported persistent high DD; participants with high baseline DD, who then had persistent low DD levels; all others. Mean A1c levels were compared at baseline and 18 months. Results: At baseline, participants (49% male, 78% white) were 15.0±1.3 years old with T1D duration 6.5±3.7 years; 59% used insulin pumps; 12% used CGM; A1c was 8.5±1.1%. Twenty-six participants (9%) had elevated DD at baseline and then low DD at subsequent time points; A1c did not change significantly from 0 to 18 months for these participants (p=.33). Thirty-five participants (12%) had low DD at baseline and then elevated DD at subsequent time points; A1c increased significantly from 0 to 18 months for these participants (p=.01). The remaining participants (n=240) had varying levels of DD with no significant change in A1C (p=.05). Conclusion: Adolescents who initially had low DD and reported increasing DD over time may be at risk for worsening glycemic outcomes. Disclosure K.Wentzell: None. L.J.Tinsley: None. L.K.Volkening: None. D.E.Mcgill: Employee; Vertex Pharmaceuticals Incorporated. B.J.Anderson-thomas: None. L.M.Laffel: Advisory Panel; Medtronic, Lilly Diabetes, Novo Nordisk, Vertex Pharmaceuticals Incorporated, Roche Diagnostics, Provention Bio, Inc., Consultant; Dexcom, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medscape. Funding National Institutes of Health (T32DK007260); National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (R01DK095273); JDRF (2-SRA-2014-253-M-B)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2023
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