The impact of real-time sensor technology on quality of life for adults with type 1 diabetes: A Dutch national survey
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the impact of real-time continuous glucose monitoring (RT-CGM) on quality of life in Dutch adults with type 1 diabetes, inside/outside automated insulin delivery (AID) systems. METHODS: In this cross-sectional retrospective observational study, RT-CGM users completed an online survey including (adapted) validated questionnaires, study-specific items and open-ended questions. RESULTS: Of 893 participating adults, 69% used the RT-CGM as part of AID. The overall sample reported improvements in quality of life related to RT-CGM use (irrespective of initial indication), particularly with respect to physical health, emotional wellbeing and energy. Merits for sleep, intimacy and cognitive diabetes load lagged somewhat behind, mostly when RT-CGM was not integrated in AID. Users of AID had significantly larger improvements in overall quality of life, fatigue and diabetes-specific distress than users of sensor-augmented pump or Open Loop treatment. In regression analyses, user evaluations were associated with perceptions of benefit and burden. In qualitative content analysis, benefits (e.g. life 'normalization', increased perceptions of control) outweighed burdens (e.g. technology frustrations, confrontation with diabetes). CONCLUSIONS: RT-CGM positively impacted the quality of life of adults with type 1 diabetes. This justifies a (re-)consideration of broader access. Increased support to maximize device benefits and minimize burdens is also warranted.
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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 | 0,024 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».