The Role of Patient–Physician Symmetry in Influencing Diabetes-Related Distress Among Emerging Adults With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Emerging adults (EA; individuals aged 18–29 years) with Type 1 Diabetes (T1D) are at risk for diabetes-related distress (DD), in part because of unique challenges associated with this developmental stage. Symmetry, or match between patient preferences and physician behavior during the medical encounter, is associated with better patient outcomes in adults with diabetes. Yet, the relationships between symmetry and patient outcomes are understudied among EA with T1D. This study examined whether DD differed as a function of patterns of patient–physician symmetry across three domains: information sharing (providing sufficient explanations), behavioral involvement (encouraging patient to take an active role in diabetes care), and socioemotional support (supporting well-being). Method: In total, 114 EA were recruited through a midwestern academic medical center or via social media. Participants self-reported demographic and disease information, DD, preferences for their endocrinologist’s behavior, and perceptions of their endocrinologist’s behavior via an online survey. Analyses of covariances examined whether DD differed across four symmetry groups (symmetrical high preference/high behavior, symmetrical low preference/low behavior, asymmetrical high preference/low behavior, and asymmetrical low preference/high behavior). Results: Asymmetry in behavioral involvement was related to higher DD in several domains. DD was highest among participants with a high preference for physician behavioral involvement but demonstrated low behavioral involvement. DD did not differ across symmetry groups for information sharing or socioemotional support. Conclusion: Future research should replicate these findings via larger, more diverse samples. Clinicians should consider matching patients to physicians based on preference for behavioral involvement.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».