Gender differences in psychosocial outcomes according to BMI among adults living with type 1 diabetes: A cross-sectional BETTER analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims The prevalence of overweight and obesity in people with type 1 diabetes has increased significantly, presenting additional psychosocial challenges that vary by gender. This study investigates the relationship between BMI and psychosocial outcomes in adult men and women with type 1 diabetes. Methods This cross-sectional analysis used data from people with type 1 diabetes in the BETTER registry, stratified by gender and categorized into BMI groups (<25, 25–29.9, ≥ 30 kg/m 2 ). Psychosocial outcomes included depression, diabetes distress, and stigmatization related to diabetes. One-way ANOVA assessed differences between BMI groups by gender. Multivariable logistic regression then analyzed gender differences within each BMI group, adjusting for age and HbA1c. Results Among 1028 participants (66 % women, mean BMI 26.4 ± 5.1 kg/m 2 , mean age 45.4 ± 15.0 years), 460 adults (45 %) had a BMI < 25, 356 (35 %) between 25–29.9, and 212 (21 %) ≥ 30 kg/m 2 . Women in the ≥ 30 kg/m 2 group, compared to the < 25 kg/m 2 group, had more symptoms of depression, more drug prescriptions for depression/anxiety, and higher diabetes distress (p < 0.001 for all). In men, psychosocial outcomes did not differ significantly across BMI groups. Multivariable regression showed women were more likely than men to report prescriptions for depression/anxiety and high diabetes distress, particularly in the higher BMI groups. Conclusions In adults living with type 1 diabetes, higher BMI is associated with adverse psychosocial outcomes, particularly in women. Gender-specific interventions addressing mental health, stigma, and weight management could be beneficial to improve overall well-being.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».