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Enregistrement W4412902884 · doi:10.1037/fsh0000954

Developing social network typologies for South Asian caregivers with prediabetes, gestational diabetes, and type 2 diabetes in Peel Region, Ontario, Canada.

2025· article· en· W4412902884 sur OpenAlexafffundabout
Chelsea D’Silva, Nuzha Hafleen, Ananya Banerjee, Ferzana Chaze, Baledev Mutta, Gurpreet Malhotra, Sara Martel, Dianne Fierheller, Ian Zenlea

Notice bibliographique

RevueFamilies Systems & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensSheridan CollegeUniversity of TorontoTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPrediabetesGestational diabetesType 2 diabetesDiabetes mellitusMedicineSouth asiaGerontologyEndocrinologyGestationSociologyPregnancyBiologyEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of type 2 diabetes (T2D) is increasing globally, especially among South Asian (SA) adults, and requires innovative solutions. Traditional T2D prevention and management programs focus on lifestyle change but this is often challenging for caregivers with competing priorities and may not fit a family's needs. Utilizing social support has been promising for supporting diabetes prevention and management. We aim to explore how the social networks of SA caregivers with diabetes can influence their health and inform interpersonal and community-level health interventions for this community. METHOD: Participants lived in Peel Region, Ontario were diagnosed with T2D, prediabetes, or gestational diabetes and were SA caregivers of children under 24 years old. Caregivers completed a semistructured interview to discuss (a) their experiences, perceptions, and beliefs about T2D, (b) their caregiving roles in their diabetes management, (c) how the social determinants of health impact diabetes management, and (d) the individuals and resources influencing their diabetes management. We used network analysis to explore network size and composition in relation to social supports. RESULTS: Twenty-one caregivers completed interviews. We identified three network typologies for caregivers, including (a) healthcare and community program focused, (b) isolated, and (c) family and diverse social support and explored how caregivers describe the network actors as supporting or not supporting their diabetes management. CONCLUSION: This study advances our understanding of the social networks and supports that SA caregivers use to support diabetes management and further emphasizes the importance of leveraging existing community supports. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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