Numeracy skills and glycemic control in an observational, multi-centre, cross-sectional, and international study of children with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study examined the possible association between numeracy skills and glycemic outcomes in children with type 1 diabetes. METHODS: The study used a cross-sectional design and collected data from 7 centers of the Hvidoere Study Group. HbA1c was measured centrally. Numeracy was assessed using the specific 5-item Diabetes Numeracy Test (DNT-5) and the international, general Wordless Mathematical Test (WMT). The HbA1c predictive multivariate generalized linear model was constructed using the adjusted R-squared index for model selection. Pearson's correlation coefficient was calculated between observed and predicted HbA1c levels in the training and testing datasets. RESULTS: Overall,306 adolescents aged 12-18 (mean age 14.96 ± 1.68) years and diabetes duration of 6.57 (±3.75) participated in this study. Numeracy skills, as assessed by the WMT but not DNT-5, predicted the HbA1c levels after adjustment for sociodemographic and clinical factors. The correlation between observed and predicted HbA1c levels was consistent in both datasets and was 0.34 (N = 155) and 0.37 (N = 61) for the training and test datasets, respectively (p = 0.412). The effect size for the WMT-based predictive model of HbA1c adjusted for clinical and socioeconomic factors was significantly higher (p < 0.05) than the single-parameter-based model. CONCLUSIONS: Numeracy, as assessed by an international general math test, is a good predictor of HbA1c in children and adolescents with type 1 diabetes. The basic and short WMT is a potentially effective tool in personalized clinical pediatric diabetes practice. Therapy planning should consider adjusting therapy to compensate for lower numeracy skills and/or training to improve the patient's numerical proficiency.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».