Strategies to reduce hyperglycemia-related anxiety in elite athletes with type 1 diabetes: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Managing blood glucose levels is challenging for elite athletes with type 1 diabetes (T1D) as competition can cause unpredictable fluctuations. While fear of hypoglycemia during physical activity is well documented, research on hyperglycemia-related anxiety (HRA) is limited. HRA refers to the heightened fear that hyperglycemia-related symptoms will impair functioning. This study investigates current strategies employed to mitigate HRA during competition and the development of alternative approaches. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Elite athletes with TID, aged >14 who self-reported HRA during competition were recruited. Elite athletes were defined as individuals exercising >10 hours per week whose athletic performance has achieved the highest competition level. 60 to 90-minute virtual semi-structured interviews were analyzed using an Interpretative Phenomenological Analysis. RESULTS: Ten elite athletes with T1D (average age 25 ± 3 years; T1D duration 12 ± 8 years; number of competitions per year 27 ± 19; training time per week 12 ± 6 hours) reported the strategies they currently use to mitigate HRA. These strategies include managing insulin and nutrition intake, embracing social support networks, using technology, practicing relaxation techniques, establishing routines, performing pre-competition aerobic exercise, and maintaining adequate sleep hygiene. Several additional approaches that could be implemented were identified including establishing targeted support networks, developing peer-reviewed resources on HRA, ensuring support teams have sufficient tools, and improving existing technology. CONCLUSIONS: Elite athletes with T1D use physiological and psychological strategies to mitigate HRA during competition. This finding highlights the need for increased support and education for these athletes, and advancements in technology. A multidisciplinary approach involving healthcare professionals, athletic staff, and peer mentors could help integrate personalized anxiety management and diabetes care strategies into training regimens, enhancing both mental resilience and performance outcomes for athletes with T1D.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».