Global Assessment of Relational Functioning: A Dynamic Family Measure Predicting Outcome in Children With Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
While the prevalence of type 1 diabetes (T1D) in the pediatric population has been increasing dramatically in recent years, most youths with T1D do not meet the treatment targets recommended by the American Diabetes Association. The multiple self-report scales for parents and adolescents that have been investigated in relation to treatment adherence and glycemic control in pediatric T1D show limited predictive abilities. This longitudinal observational study investigates whether the Global Assessment of Relational Functioning (GARF) can predict the medical outcome for newly diagnosed youths with T1D. The GARF is a brief structured interview assessing important areas of family functioning. The GARF assesses three main areas of family functioning: The organization, the emotional climate, and the problem-solving attributes of the family. Fifty-one youths recently diagnosed with diabetes and their families were recruited from a care facility in Canada. The age of the youths ranged from 1 to 16 years (M = 8.89; SD = 4.2), comprising 13 preschoolers, 28 school-aged children, and 10 teenagers. Including family members, a total of 139 people participated in the assessments. Correlations were sought between GARF scores, patients' serum glycosylated hemoglobin (HbA1c) and the frequency of ER visits, hospitalizations, episodes of ketoacidosis, severe hypoglycemia, insulin resistance, and mental health referrals over 21 months. The GARF score was significantly inversely correlated with outcome HbA1c scores (r = -0.61, p < 0.001), indicating that higher family functioning is associated with better metabolic control. These results suggest the GARF could be administered at diagnosis to predict diabetes outcome among a pediatric population.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle