Experiences of diabetes stigma among adults with type 1 and type 2 diabetes: A multi‐study, multi‐country, secondary analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To conduct a multi-study, cross-country examination of diabetes stigma among adults with type 1 and type 2 diabetes (T1D, T2D). METHODS: Pre-existing, cross-sectional studies of adults (aged ≥18) completing the T1D or T2D Diabetes Stigma Assessment Scales (DSAS-1/DSAS-2) were collated. Descriptive statistics were calculated for (sub)scale and item scores. Variance-components linear random-effect multi-level modelling (nested random intercepts for country and study) estimated overall mean (sub)scale scores, 95% confidence intervals, intraclass correlation coefficients (ICC) and 95% prediction intervals. Likelihood ratio (LR) tests provided inference for country- and study-specific heterogeneity. RESULTS: Eleven studies were included from six countries (Australia k = 2, Canada k = 1, Japan k = 2, New Zealand k = 1, UAE k = 1, USA k = 4) in four languages (Arabic k = 1, English k = 7, Japanese k = 2, Spanish k = 1). Six studies included n = 3114 adults with T1D (insulin pump: 42%; 75% aged <60 years). Ten studies included n = 6586 adults with T2D (insulin-treated: 37%; 44% aged <60 years). Most reported ≥1 experience of diabetes stigma (T1D = 91%; study range: 84%-96%; T2D = 77%; 69%-89%). In 10 studies, the 'blame and judgment' subscale was most endorsed (T1D = 83%; 62%-89%, T2D = 70%; 53%-79%). Most adults with T1D reported 'identity concerns' (73%; 62%-80%), and 47% of adults with T2D reported 'self-stigma' (30-60%). Being 'treated differently' was least common (T1D = 46%; 40%-54%, T2D = 37%; 28%-47%). Low levels of heterogeneity were observed in mean [SE] total scores (DSAS-1: 54 [0.94] ICC = 0.02, p < 0.001; DSAS-2: 44 [1.1], ICC ≤0.4, p < 0.001). CONCLUSIONS: Findings suggest a high and relatively consistent prevalence of diabetes stigma across studies and within and across countries, supporting calls for local and global action.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».