Personal Agency and Social Supports to Manage Health Among Non-Hispanic Black and Hispanic Men With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of type 2 diabetes (T2D) is increasing among non-Hispanic Black and Hispanic communities, especially among men who develop this chronic condition at earlier ages. Personal agency and social support are vital aspects to diabetes management. However, less is known about the relationship between these variables among men living with diabetes. The purposes of this study were to identify (1) levels of personal agency to manage health, (2) sources of social supports to manage health based on personal agency levels, and (3) factors associated with lower personal agency to manage health. Cross-sectional data from non-Hispanic Black ( n = 381) and Hispanic ( n = 292) men aged 40 years or older with T2D were collected using an internet-delivered questionnaire. Three binary logistic regression models were fitted to assess sociodemographics, health indicators, and support sources associated with weaker personal agency to manage health. About 68% of participants reported having the strongest personal agency relative to 32.1% reporting weaker personal agency. Men who relied more on their spouse/partner (odds ratio [OR] = 1.22, p = .025), coworkers (OR = 1.59, p = .008), or faith-based organizations (OR = 1.29, p = .029) for ongoing help/support to improve their health and manage health problems were more likely to have weaker personal agency. Conversely, men who relied more on their health care providers for ongoing help/support to improve their health and manage health problems were less likely to have weaker personal agency to manage health (OR = 0.74, p < .001). Findings suggest personal agency may influence men’s support needs to manage T2D, which may also be influenced by cultural, socioeconomics, and the composition of social networks.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».