The longitudinal impact of health behaviours on mental health, diabetes distress, and quality of life in people with type 1, type 2, and gestational diabetes: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There can be a considerable mental health burden to living with diabetes. Health behaviours are modifiable factors that influence mental health in the general population. However, despite the centrality of health behaviours to diabetes management, there are significant gaps in our understanding of their longitudinal impact on mental health in people with diabetes. Objectives This scoping review aimed to synthesise the longitudinal evidence from observational and intervention research on the impact of health behaviours on mental health and related psychological factors in people with type 1, type 2, and gestational diabetes. Methods PubMed, PsychINFO, Embase, CINAHL, and PsycArticles were searched for intervention and observational studies examining the effect of health-promoting, health-risk, or diabetes-specific health behaviours on aspects of mental health, diabetes distress, and quality of life, in people with all types of diabetes. Abstracts, titles, and full texts were screened by two independent reviewers. Results In total, 100 relevant studies were identified, including 29 observational studies and 71 intervention studies. Studies had a mean follow-up time of 12.9 ± 17.8 months. The health behaviours investigated in the included studies were adherence, alcohol, carbohydrate-counting, diet, diet and exercise combined, exercise, fasting, medical visits, sleep, self-monitoring blood glucose, smoking, and weight. The review identified knowledge gaps surrounding diabetes-specific behaviours, behaviour interactions/clusters, sleep, sedentary behaviour, screen-time, gestational diabetes, mood and ecologically valid and objective measurements. Exercise was the most freqently investigated health behaviour and also the most likely to be found to have a mental health promoting impact. Conclusions Findings suggest that health-promoting behaviours influence mental health in people with diabetes. There is less conclusive evidence regarding the impact of health-risk or diabetes-specific health behaviours. In particular, a broad range of physical activities may improve mental health and wellbeing in people with diabetes. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».