Diabetes distress, depressive, and anxiety symptoms in people with type 2 diabetes: a network analysis approach to understanding comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
Objective \nThis study aimed to explore interactions between diabetes distress, depressive, and anxiety symptoms in a cohort of adults with type 2 diabetes using network analysis. \nResearch design and methods \nParticipants (N = 1,796) were from the Evaluation of Diabetes Insulin Treatment (EDIT) study from Quebec, Canada. A network of diabetes distress symptoms was estimated using the 17 items of the Diabetes Distress Scale (DDS-17). A second network was estimated using the 17 items of the DDS-17, the 9 depressive items of the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), and the 7 anxiety items of the Generalized Anxiety Disorder Assessment (GAD-7). Network analysis was used to identify central symptoms, clusters of symptoms, and symptoms that may bridge between diabetes distress, depressive, and anxiety symptoms. \nResults \nRegimen-related and physician-related diabetes distress symptoms were amongst the most influential (most positive connections to others) in the diabetes distress network. Feeling like a failure (depression) was identified as a potential bridge between depression and diabetes distress, being highly connected to symptoms of diabetes distress. The anxiety symptoms of worrying too much and being unable to stop worrying were found to be bridge symptoms between both anxiety and depression symptoms, and anxiety and diabetes distress symptoms, respectively. \nConclusions \nThese findings suggest individual symptoms that might be influential to the development and maintenance of diabetes distress and mental health comorbidity in diabetes and warrant further investigation. Study limitations and potential for clinical applicability are discussed.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».