Global Assessment of Relational Functioning: A Dynamic Family Measure Predicting Outcome in Children With Diabetes
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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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 | 0,000 | 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 ».