Psychosocial determinants of healthy sleep habits in adults with type 1 and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many adults with type 1 (T1D) and type 2 diabetes (T2D) have inadequate sleep increasing their risk of hyperglycemia and developing complications. The objective was to identify psychosocial determinants of healthy sleep habits (HSH) among adults with T1D and T2D.Methods: The two HSH were: avoiding screen use in bed and having sleep regularity. Adults (≥18 years) with T1D and T2D were invited to complete an anonymous online survey. The questionnaires were based on the Reasoned Action Approach and formative qualitative research previously conducted in 56 adults with T1D and T2D. Habit was included as an additional variable for screen use in bed.Results: In total, 320 adults with diabetes (T1D: 39%; T2D: 61%) completed the questionnaires (screen use in bed: 174; sleep timing: 146). Close to 75% of participants reported screen use in bed and close to 90% reported sleep timing variability in the last month. Perceived behavioral control (PBC) to avoid screen use in bed (β = −0.4486, p < 0.0001), habit of using screens in bed (β = 0.4002; p < 0.0001), and age (β = −0.0202; p = 0.0086) were determinants of screen use in bed, and this model explained 71% of the variance. PBC for sleep regularity (β = −0.2909; p = 0.0004) and being female (β = 0.5057; p = 0.0069) were determinants of sleep timing variability, and this model explained 28% of the variance. The most important beliefs associated with each HSH were identified to obtain information to design targeted interventions.Conclusions: Few adults with diabetes have HSH. Screen use in bed was strongly influenced by habit and the results suggest that both HSH are not easy to adopt among adults with diabetes. Younger adults with diabetes should be prioritized for screen use in bed, while females with diabetes should be prioritized for sleep timing variability. Adults with diabetes should have access to behavior change interventions to encourage them to adopt HSH.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».