695-P: Emotional Burden of Diabetes Varies by Demographic Factors, Management Strategies, and Duration of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The impact of diabetes on emotional well-being is well founded in the literature, though research on who experiences the brunt of this burden is lacking. The present study aims to quantify the emotional burden of diabetes and investigate the relationship between demographic factors, diabetes management, and severity of diabetes burden. From October-December 2022, 10,338 adults living with diabetes in the U.S., Canada, France, Germany, Italy, Netherlands, Sweden, and U.K. took an online survey in which they reported their diabetes technology and therapy usage and demographic information. Respondents also answered four 7-point questions about the effort and motivation behind their diabetes management and the degree to which they feel overwhelmed or burnt out by their diabetes. These items were averaged to create a composite variable on emotional burden (α = 0.85, M= 3.43, SD = 1.51). Subsequent responses were analyzed using SPSS; all significant findings are reported at p<0.05. Severity of emotional burden varies across several health-related and demographic factors. Respondents with T1D experience higher levels of emotional burden relative to those with T2D. Emotional burden is lowest among those who have had diabetes for 20 years or more and among those with an A1c ≤ 7%. People with diabetes in Canada report the highest severity, while those in Germany report the lowest. Emotional burden also varies by therapy and technology usage. CGM users experience greater emotional burden than non-users; however, there were no differences among pump users. Additionally, T2s on insulin experienced a greater degree of emotional burden than T2s not on insulin therapy. This research reveals several disparities in the mental burden of diabetes and suggests a link between intensity and duration of diabetes management and burden severity. Additional research is needed to identify avenues for support and burden reduction, targeted towards at-risk groups. Disclosure E.Cox: Employee; dQ&A. A.Zeng: Employee; dQ&A. E.Lin: Employee; dQ&A. E.Xu: Employee; dQ&A. T.Bell: Employee; dQ&A. T.L.Bristow: Employee; dQ&A.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».