Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hồ sơ nhận thức về tiểu đường thai kỳ dựa trên kiểu gán kết: một nghiên cứu cắt ngang
Acta Diabetologica - 2024
Tóm tắt
Tiểu đường thai kỳ (GDM) là một biến chứng phổ biến trong thai kỳ đòi hỏi việc tự quản lý hiệu quả, điều này có thể bị ảnh hưởng bởi nhận thức về bệnh tật. Hơn nữa, sự điều chỉnh hành vi có thể bị ảnh hưởng bởi các kiểu gán kết. Do đó, nghiên cứu của chúng tôi nhằm xác định các hồ sơ nhận thức GDM phổ biến và kiểm tra mối liên hệ giữa chúng với các kiểu gán kết. Trong nghiên cứu cắt ngang này, 446 phụ nữ đã hoàn thành Bảng hỏi về mối quan hệ (RQ), Bảng hỏi về nhận thức bệnh tật ngắn gọn (BIPQ) và các mục bổ sung liên quan đến chẩn đoán GDM, thông tin, năng lực, tuân thủ, thay đổi hành vi. Phân tích hồ sơ tiềm ẩn (LPA) được thực hiện để xác định các hồ sơ nhận thức GDM. Phân tích hồi quy logistic nhiều nhánh sau đó đã được tiến hành để tính toán mối liên hệ giữa các hồ sơ nhận thức GDM và các kiểu gán kết. Ba hồ sơ khác nhau đã xuất hiện: đối phó (n = 172, 38,6%)—đặc trưng bởi nhận thức GDM tích cực nhất, gánh nặng (n = 222, 49,8%)—cho thấy gánh nặng cảm xúc của bệnh, và thiếu tài nguyên (n = 52, 11,7%)—báo cáo thiếu thông tin (tức là thông tin, năng lực). Phụ nữ có kiểu gán kết không an toàn có khả năng cao hơn để phát triển hồ sơ nhận thức GDM gánh nặng. Cụ thể, việc thể hiện kiểu gán kết sợ hãi (OR = 1.184 [95%CI: 1.03; 1.36], p = 0.016) và kiểu gán kết lo âu (OR = 1.154 [95%CI: 1.01; 1.32], p = 0.037) làm tăng khả năng cho một hồ sơ nhận thức gánh nặng, trong khi kiểu gán kết an toàn (OR = 10.791 [95%CI: 0.65; 0.96], p = 0.017) làm giảm khả năng phát triển hồ sơ nhận thức GDM thiếu tài nguyên. Ba hồ sơ nhận thức GDM đã được xác định và vai trò của các kiểu gán kết trong việc định hình những nhận thức này đã được xác nhận. Các nghiên cứu tiếp theo là cần thiết để điều tra xem một phương pháp điều trị được điều chỉnh dựa trên kiểu gán kết chiếm ưu thế có thể dẫn đến những nhận thức GDM tích cực hơn, cải thiện kiểm soát glucose và kết quả thai kỳ tốt hơn.
Từ khóa
#tiểu đường thai kỳ #nhận thức bệnh #kiểu gán kết #phân tích hồ sơ tiềm ẩn #hồi quy logistic nhiều nhánhTài liệu tham khảo
Zhu Y, Zhang C (2016) Prevalence of gestational diabetes and risk of progression to type 2 diabetes: a global perspective. Curr Diab Rep 16(1):7. https://doi.org/10.1007/s11892-015-0699-x
Metzger BE, Lowe LP, Dyer AR et al (2008) Hyperglycemia and adverse pregnancy outcomes. N Engl J Med 358(19):1991–2002. https://doi.org/10.1056/NEJMoa0707943
Fall E, Chakroun-Baggioni N, Böhme P et al (2021) Common sense model of self-regulation for understanding adherence and quality of life in type 2 diabetes with structural equation modeling. Patient Educ Couns 104(1):171–178. https://doi.org/10.1016/j.pec.2020.06.023
Leventhal H, Phillips LA, Burns E (2016) The Common-Sense Model of Self-Regulation (CSM): a dynamic framework for understanding illness self-management. J Behav Med 39(6):935–946. https://doi.org/10.1007/s10865-016-9782-2
Maguire PA, Cummings JA, Reay RE et al (2022) There’s no sugar-coating psychological distress and illness perceptions in gestational diabetes mellitus: depression and anxiety are associated with negative illness perceptions. Australas Psychiatry 30(1):64–69. https://doi.org/10.1177/10398562211038910
Berry E, Davies M, Dempster M (2017) Illness perception clusters and relationship quality are associated with diabetes distress in adults with type 2 diabetes. Psychol Health Med 22(9):1118–1126. https://doi.org/10.1080/13548506.2017.1281976
Arrato NA, Valentine TR, Byrd JC et al (2022) Illness representations and psychological outcomes in chronic lymphocytic leukaemia. Br J Health Psychol 27(2):553–570. https://doi.org/10.1111/bjhp.12562
Valentine TR, Presley CJ, Carbone DP et al (2022) Illness perception profiles and psychological and physical symptoms in newly diagnosed advanced non-small cell lung cancer. Health Psychol 41(6):379–388. https://doi.org/10.1037/hea0001192
Norton S, Hughes LD, Chilcot J et al (2014) Negative and positive illness representations of rheumatoid arthritis: a latent profile analysis. J Behav Med 37(3):524–532. https://doi.org/10.1007/s10865-013-9506-9
Norcini Pala A, Steca P (2015) Illness perceptions and coping strategies among individuals diagnosed with HIV. J Behav Med 38(4):620–631. https://doi.org/10.1007/s10865-015-9639-0
Hagger MS, Orbell S (2022) The common sense model of illness self-regulation: a conceptual review and proposed extended model. Health Psychol Rev 16(3):347–377. https://doi.org/10.1080/17437199.2021.1878050
Feeney JA (2000) Implications of attachment style for patterns of health and illness. Child Care Health Dev 26(4):277–288. https://doi.org/10.1046/j.1365-2214.2000.00146.x
Bowlby J (1982) Attachment and loss: retrospect and prospect. Am J Orthopsychiatry 52(4):664–678. https://doi.org/10.1111/j.1939-0025.1982.tb01456.x
Bartholomew K, Horowitz LM (1991) Attachment styles among young adults: a test of a four-category model. J Pers Soc Psychol 61(2):226–244. https://doi.org/10.1037//0022-3514.61.2.226
Pietromonaco PR, Uchino B, Dunkel Schetter C (2013) Close relationship processes and health: implications of attachment theory for health and disease. Health Psychol 32(5):499–513. https://doi.org/10.1037/a0029349
Maunder RG, Hunter JJ (2001) Attachment and psychosomatic medicine: developmental contributions to stress and disease. Psychosom Med 63(4):556–567. https://doi.org/10.1097/00006842-200107000-00006
Metzger BE, Gabbe SG, Persson B et al (2010) International association of diabetes and pregnancy study groups recommendations on the diagnosis and classification of hyperglycemia in pregnancy. Diabetes Care 33(3):676–682. https://doi.org/10.2337/dc09-1848
Broadbent E, Petrie KJ, Main J et al (2006) The brief illness perception questionnaire. J Psychosom Res 60(6):631–637. https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2005.10.020
Faal Siahkal S, Javadifar N, Najafian M et al (2022) The psychosocial challenges associated with gestational diabetes mellitus: a systematic review of qualitative studies. Prim Care Diabetes 16(1):11–26
R Core Team (2022) R: a language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org
Rosenberg JM, Beymer PN, Anderson DJ et al (2018) TidyLPA: an R package to easily carry put latent profile analysis (LPA) using open-source or commercial software. J Open Source Softw 3(30):978. https://doi.org/10.21105/joss.00978
Johnson SK (2021) Latent profile transition analyses and growth mixture models: a very non-technical guide for researchers in child and adolescent development. New Dir Child Adolesc Dev 2021(175):111–139. https://doi.org/10.1002/cad.20398
Weller BE, Bowen NK, Flaubert SJ (2020) Latent class analysis: a guide to best practice. J Black Psychol 46(4):287–311
Rivera E, Corte C, DeVon HA et al (2020) A systematic review of illness representation clusters in chronic conditions. Res Nurs Health 43(3):241–254. https://doi.org/10.1002/nur.22013
Ciechanowski PS, Katon WJ, Russo JE, Walker EA (2001) The patient-provider relationship: attachment theory and adherence to treatment in diabetes. Am J Psychiatry 158(1):29–35. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.158.1.29
Maunder RG, Hunter JJ (2009) Assessing patterns of adult attachment in medical patients. Gen Hosp Psychiatry 31(2):123–130. https://doi.org/10.1016/j.genhosppsych.2008.10.007
Koch E, Thorp J, Bravo M et al (2012) Women’s education level, maternal health facilities, abortion legislation and maternal deaths: a natural experiment in Chile from 1957 to 2007. PLoS ONE 7(5):e36613. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0036613
Hill-Briggs F, Adler NE, Berkowitz SA et al (2020) Social determinants of health and diabetes: a scientific review. Diabetes Care 44(1):258–279. https://doi.org/10.2337/dci20-0053
Molarius A, Granström F (2018) Educational differences in psychological distress? Results from a population-based sample of men and women in Sweden in 2012. BMJ Open 8(4):e021007. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-021007
Raghupathi V, Raghupathi W (2020) The influence of education on health: an empirical assessment of OECD countries for the period 1995–2015. Arch Public Health 78:20. https://doi.org/10.1186/s13690-020-00402-5
Hussain Z, Yusoff ZM, Sulaiman SA (2015) Evaluation of knowledge regarding gestational diabetes mellitus and its association with glycaemic level: a Malaysian study. Prim Care Diabetes 9(3):184–190. https://doi.org/10.1016/j.pcd.2014.07.007
Carolan M, Steele C, Margetts H (2010) Knowledge of gestational diabetes among a multi-ethnic cohort in Australia. Midwifery 26(6):579–588. https://doi.org/10.1016/j.midw.2009.01.006