社交網路在2型糖尿病（T2D）管理中扮演著至關重要的角色，然而，針對面臨T2D負擔不均衡的黑人/非裔美國男性群體的此類動態研究有限。 本研究調查了1,225名患有T2D的黑人/非裔美國男性的社交網路特徵與負面T2D結局之間的關聯。 參與者完成了在線調查，評估其社交網路和T2D結局，包括低血糖反應、高血糖癥狀和酮體存在。 多元線性回歸分析顯示，雖然頻繁的糖尿病特定討論與更多負面結果相關（β = 0.329， p < 0.001），但一般溝通頻率（β = -0.221， p < 0.001）和支援性強的網路成員（β = -0.209， p < 0.001）呈負相關。 網路中家庭成員比例較高，包括兄弟姐妹（β = 0.089， p = 0.034）、大家庭成員（β = 0.105， p = 0.012）和子女（β = 0.087， p = 0.015），與負面結果增加相關。 網路中的身體活動水平顯示出顯著的負相關（β = -0.093， p = 0.008），而感知的健康飲食行為則無顯著關聯。 這些發現表明T2D管理中社會支援的複雜性，其中支[font=宋体][font=宋体]印度原裝進口壯陽 (https://xostrong.com/product/k2)[/u][/font][/u]
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[font=宋体] 援的品質可能比數量更具影響力，家庭關係可能引入使疾病管理複雜化的競爭性需求。 研究結果強調了在為黑人/非裔美國男性開發文化定製干預措施時，考慮溝通模式和關係動態的重要性。 未來研究應探討這些社交網路特徵如何隨時間演變並影響長期T2D結局。[/font]引言糖尿病是發病率和死亡率前十位的原因之一，目前全球患病率為6.1%[1]。 國際糖尿病聯合會（IDF）指出，2014年至2019年間，糖尿病患者人數增長了10%，達到全球4.63億人[1]。 2型糖尿病（T2D）是最常見的糖尿病形式，美國約有3,420萬人患有此病[2]。 過去十年中，T2D患病率顯著上升，表明這是一個國際健康問題[1]。 預計國際T2D病例總數將大幅增加，從2023年預計的5.29億例增至2050年的13億例[1]。
黑人/非裔美國人受到T2D的不均衡影響，患病率為17.4%，而非西班牙裔美國白人的患病率為13.6%[3]。 更具體地說，黑人/非裔美國男性的T2D患病率（11.5%）也高於非西班牙裔白人男性（7.7%）[3]。 與非西班牙裔美國白人相比，黑人/非裔美國人患T2D的可能性高達77%[4]。 未控制T2D的健康後果包括糖尿病視網膜病變、腎衰竭和糖尿病足[5]。 與非西班牙裔白人相比，黑人/非裔美國人患糖尿病視網膜病變的可能性高近50%，因糖尿病發展為終末期腎病的可能性高2.6倍[5]。 正如國家少數民族健康與健康差異研究所（NIMHD）所強調的，採用交叉性方法對於考慮影響少數民族男性T2D結局的多種因素至關重要。 這種方法認識到種族、性別、社會經濟地位和其他社會身份在塑造健康體驗和結局方面的交叉[6]。
男性，尤其是來自少數群體的男性，可能面臨T2D管理的獨特挑戰[7]。 這些挑戰受到包括健康信念、醫患溝通以及社會和結構性障礙等複雜因素的相互影響[8]。 疾病控制與預防中心（CDC）指出，男性比女性更少可能定期就醫檢查，最終導致T2D診斷和治療延遲[9]。 此外，男性氣質的社會規範和期望可能降低尋求幫助的行為和社會支持，從而影響T2D結局[10]。 女性通常報告比男性同伴獲得更多的情感和社會支援，而較少的社會支援與糖尿病併發症風險增加相關[11， 12]。 這種社會支援可以是緩衝壓力的重要方式，進而可能影響代謝功能並導致T2D[13]。
社會網路理論為健康行為和T2D管理提供了寶貴的見解。 社會傳染或行為假說報告稱，健康或不健康的行為也可能被即時社交網路中的人所習得[14]。 了解影響健康行為和資源獲取的社會網路對於解決T2D管理中的健康公平至關重要。 研究表明，社交網路通過對情感支援、藥物依從性、健康素養和信息傳播等因素的影響，對糖尿病期間的自我護理有顯著影響[15]。 較小的網路規模與T2D風險增加相關，這與兩性T2D患者的網路規模都比正常葡萄糖代謝的患者小的事實一致[12]。 網路規模、多樣性以及網路成員提供的支持類型等因素可以影響治療依從性、生活方式改變和整體健康結局[16]。 通過瞭解T2D研究中的社交網路分析，可以更全面地了解影響黑人/非裔美國男性自我管理行為的社會因素。 社交網路分析強調社會聯繫和社會結構的重要性，以確定這些聯繫對健康和健康行為的可能影響[17]。 通過這種方式，該方法要求個體具體思考生活中的人員，而不是更廣泛的支援感受[17]。 此外，該方法能夠詳細確定與T2D結局可能相關的這些網路的特定方面[17]。
本研究旨在調查社交網路在黑人/非裔美國男性中不良T2D結局（即低血糖反應、高血糖癥狀和酮體存在）頻率中的作用。 此外，通過利用考慮社會網路理論和與該人群相關的文化考慮的概念框架，我們希望更好地理解T2D管理周圍的社交動態。 本研究的主要目標是檢查患有T2D的黑人/非裔美國男性的社交網路結構和組成，並調查社交網路特徵與T2D自報告結局之間的關係。 通過解決這些目標，該研究旨在為黑人/非裔美國男性的T2D管理開發更有效的文化定製專案做出貢獻。
方法研究設計這項橫斷面研究分析了2024年2月至6月期間通過在線Qualtrics調查收集的數據。 該調查研究了黑人/非裔美國男性的社交網路和T2D結局，通過Cloud Research進行招募，以便針對這一特定人群進行目標招募。 這種方法與先前研究表明在線小組在接觸服務不足人群方面的有效性一致[18]。
參與者和程式研究包括1,225名被診斷為T2D的黑人/非裔美國男性。 資格標準規定參與者必須：自我認同為黑人/非裔美國人，認同為男性，至少21歲，自我報告T2D診斷，並居住在美國。 參與者在審查了機構審查委員會（IRB）批准的資訊表後，通過Qualtrics連結訪問調查。 向參與者保證匿名性，並在參與研究前獲得所有個體的知情同意。 為確保數據品質，根據建議在調查中嵌入了三個注意力檢查[19]，只有通過所有三個檢查的人才被納入最終分析。
測量社交網路（自變數）採用多種名稱生成器方法來引出參與者的社交網路[20， 21]。 這種綜合方法允許對與T2D管理相關的參與者個人網路（自我中心網路）進行詳細評估。 要求參與者指出：給予他們建議的人、他們傾訴的人、提供實際支援的人以及使管理T2D變得困難的人。 這些回答產生了一個全面的社交網路成員清單。 在適用的情況下，參與者可以在多個提示中列出同一個人。 對於網路中報告的每個人，要求參與者指定其關係類型（配偶、子女、父母、朋友、兄弟姐妹、大家庭成員、醫療保健提供者、同事、室友、鄰居或其他）。 參與者還指出每位網路成員是否自己患有T2D（是、否、我不知道）。 通過兩個關鍵指標評估網路成員的健康行為：感知的身體活動頻率和健康飲食習慣。 這兩個專案均在四點量表上評級（從不、很少、有時、經常）。 使用四點量表（完全不支援、有點支援、有時支援、非常支援）評估與糖尿病管理相關的感知支援性。 與每位網路成員的接觸頻率通過兩個問題測量，使用六點量表，範圍從每天多次到從不。 首先，詢問參與者與每位特定網路成員交談的頻率。 然後詢問參與者與該成員討論T2D的頻率。
對所有網路成員的反應進行匯總，創建多個網路級變數，包括網路規模、按關係類型（如配偶、子女、父母、朋友、其他家庭成員、醫療保健提供者）的網路成員比例、患有T2D的網路成員百分比、關係異質性（衡量其網路中出現的不同關係數量）、平均溝通頻率、糖尿病特定討論頻率、網路支援平均水準、非常支持成員的百分比以及對成員健康行為的感知（ 健康飲食和身體活動）。 由於網路關係類型數據的組成性質（百分比總和為100%），在分析前對網路組成變數執行了中心對數比變換。 此變換解決了組成數據固有的約束和依賴性，同時保留了相對關係資訊。
負面T2D結局（因變數）我們使用糖尿病護理檔案（DCP）中的四個項目評估不良T2D結局[22， 23]。 這些有效措施評估了過去一個月中：有癥狀的低血糖反應（出汗、虛弱、焦慮、顫抖、饑餓、頭痛）的頻率; 高血糖癥狀（口渴、口幹/皮膚乾燥、尿糖增加、食慾減退、噁心、疲勞）的頻率; 過去一個月中尿液中酮體的頻率; 以及過去一年中需要幫助的嚴重低血糖反應的頻率。 按照DCP評分協議，參與者在5點量表上對每個項目進行評級（0 = 0次，1 = 1-3次，2 = 4-6次，3 = 7-12次，4 = 超過12次）。 我們分析了單個項目和通過總和所有四個專案計算的綜合得分（可能範圍0-16），這種方法在先前的糖尿病研究中得到了驗證（克朗巴哈α係數 = 0.86）[22]。[font=宋体]日本藤素 (https://xostrong.com/)[/u][/url][font=宋体] [/font][font=宋体]美國黑金[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]犀利士[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]威而鋼[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]速效犀利士[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]印度威而鋼[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]印度犀利士[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]雙效犀利士[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]印度壯陽藥[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]速效壯陽藥[/font] (https://xostrong.com/)[font=宋体] [/font][font=宋体]台灣強硬藥局[/font] (https://xostrong.com/)
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人口統計學變數分析包括人口統計學控制變數：年齡、居住區（農村、郊區、城市、其他）、教育程度（一些高中，無文憑; 高中文憑/GED; 一些大學，無學位; 技術/職業培訓; 副學士學位; 學士學位; 研究生學位）、就業狀況（學生、就業、失業、退休、無法工作）、家庭年收入（以25,000美元為增量）、婚姻狀況（已婚/有伴侶、從未結婚、離異/分居、喪偶）以及身體質量指數（BMI）。
數據分析使用描述性統計總結參與者特徵，包括計算頻率、平均值和標準差。 我們進行了多元線性回歸分析，以檢查社交網路特徵與負面T2D結局之間的關聯，遵循先前社交網路研究中建立的分析方法[24， 25]。 針對綜合結局得分和每個單獨結局測量分別運行模型，控制人口統計學變數。 對於我們的分析，我們遵循了類似研究將糖尿病護理檔案控制問題量表結局解釋為連續變數的做法[22， 23， 26]。 雖然結局變數可以解釋為序數變數，但我們測試了分佈並發現它們相對正態分佈。 序數回歸和線性回歸之間的敏感性分析顯示類似結果，因此維持線性回歸。 所有分析均使用SPSS v.29.0.0.0 （SPSS Inc.， Chicago， IL， USA）進行。
結果樣本特徵研究樣本包括1,225名患有T2D的黑人/非裔美國男性。 參與者平均年齡為41.9歲（SD = 14.5），報告的平均身體質量指數為31.0 （SD = 9.2）。 大多數人居住在城市地區（52.4%，n = 642），其他人居住在郊區（36.1%，n = 442）和農村地區（11.1%，n = 136）。 大多數參與者已婚或有伴侶（61.1%，n = 749），而其他人報告從未結婚（27.6%，n = 338）、離婚或分居（8.8%，n = 108）或喪偶（2.5%，n = 31）。 關於就業情況，大多數人就業（78.2%，n = 958），其他人被認定為退休（9.7%，n = 119）、未就業（5.9%，n = 72）、殘疾（4.4%，n = 54）或學生（1.9%，n = 23）。 家庭年收入顯示相當大的變化，37.8%（n = 463）報告收入低於50,000美元，包括11.4%（n = 140）收入低於24,999美元和26.4%（n = 323）收入在25,000-49,999美元之間。 參與者報告平均有2.5種慢性疾病（SD = 1.9），除了T2D診斷外。 完整的 demographics 信息見表1。
負面T2D結局對不良T2D結局的分析顯示參與者中糖尿病相關併發症的頻率各不相同。 在檢查過去一個月中有癥狀的低血糖反應（如出汗、虛弱和焦慮）時，參與者報告在0-4量表上的平均頻率為1.09 （SD = 0.92）。 高血糖癥狀，包括口渴、口幹和疲勞，是過去一個月中最常報告的不良結局（M = 1.21， SD = 1.03）。 尿液中酮體的存在是最少報告的結局（M = 0.55， SD = 0.92）。 需要幫助的嚴重低血糖反應在過去一年中發生頻率較低，平均得分為0.80 （SD = 1.00）。 通過總和所有四個測量（可能範圍0-16）計算的負面T2D結局的綜合得分平均為3.65 （SD = 2.92），這表明雖然參與者經歷了各種不良結局，但總體頻率仍然相對適中。
社交網路組成平均而言，參與者報告其社交網路中約有六個人（M = 5.8， SD = 4.3），關係異質性中等（M = 0.8， SD = 0.4）。 網路中包含比例最高的朋友（18.8%），其次是醫療保健提供者（17.7%）、父母（15.1%）、兄弟姐妹（12.0%）和配偶（11.7%）。 大家庭成員（10.6%）和子女（4.9%）占參與者網路的較小比例。 平均而言，18.6%的網路成員也患有T2D。 參與者報告每周與網路成員交談3-5天（M = 3.2， SD = 1.0），並每周與他們討論T2D 1-2天（M = 2.4， SD = 1.2）。 大多數網路成員被認為是非常支援的（64.8%），參與者報告高水準的整體社會支援（M = 3.6， SD = 0.6）。 參與者認為網路成員有時健康飲食（M = 2.3， SD = 0.5）和進行身體活動（M = 2.2， SD = 0.6）。
綜合負面T2D結局模型檢查網路互動模式，糖尿病特定討論與負面結局呈正相關（β = 0.329， p < 0.001），而一般溝通頻率呈負相關（β = -0.221， p < 0.001）。 被描述為非常支持的網路成員與負面結局相關（β = -0.209， p < 0.001），與網路成員接觸不頻繁與結局呈負相關（β = -0.136， p = 0.002）。 網路組成分析顯示，網路中兄弟姐妹比例較高（β = 0.089， p = 0.034）、大家庭成員（β = 0.105， p = 0.012）和子女（β = 0.087， p = 0.015）與負面結局呈正相關。 網路成員中的平均身體活動頻率與負面結局呈負相關（β = -0.093， p = 0.008）。 完整模型結果見表2。
低血糖反應（過去一個月）模型對於互動模式，糖尿病特定討論呈正相關（β = 0.232， p < 0.001），而平均一般溝通頻率呈負相關（β = -0.219， p < 0.001）。 擁有非常支持的網路成員與較少的低血糖反應相關（β = -0.152， p = 0.018）。 在網路健康行為方面，網路成員中的身體活動與負面結局呈負相關（β = -0.102， p = 0.005）。 對於網路組成，大家庭（β = 0.060， p = 0.012）和兄弟姐妹的存在（β = 0.089， p = 0.034）與低血糖反應呈正相關。 完整模型結果見表2。
高血糖癥狀模型溝通分析顯示糖尿病特定討論與癥狀呈正相關（β = 0.195， p < 0.001），而平均溝通頻率呈負相關（β = -0.149， p = 0.010）。 網路組成變數與癥狀顯著相關，包括子女百分比（β = 0.110， p = 0.005）、兄弟姐妹（β = 0.109， p = 0.018）、大家庭（β = 0.111， p = 0.015）和醫療保健提供者（β = 0.120， p = 0.043）。 擁有非常支援的網路成員與癥狀呈負相關（β = -0.137， p = 0.043），而更高頻率的糖尿病特定討論與癥狀呈正相關（β = 0.195， p < 0.001）。 完整模型結果見表2。
尿液中酮體模型溝通模式顯示糖尿病特定討論與酮體存在呈正相關（β = 0.282， p < 0.001），而平均溝通頻率呈負相關（β = -0.132， p = 0.017）。 擁有非常支持的網路成員與較低的酮體存在相關（β = -0.166， p = 0.011）。 網络組成分析顯示配偶（β = 0.098， p = 0.041）、子女（β = 0.075， p = 0.047）、朋友（β = 0.120， p = 0.033）、大家庭（β = 0.095， p = 0.030）和醫療保健提供者（β = 0.168， p = 0.003）呈正相關。 網路成員中的身體活動頻率呈負相關（β = -0.093， p = 0.012）。 完整模型結果見表2。
嚴重低血糖反應（過去一年）模型關於溝通模式，糖尿病特定討論與嚴重反應呈正相關（β = 0.285， p < 0.001），而更高的平均溝通頻率（β = -0.161， p = 0.003）和接觸不頻繁（β = -0.133， p = 0.004）與較少的嚴重反應相關。 擁有非常支持的網路成員與較少的嚴重反應相關（β = -0.173， p = 0.008）。 網路中配偶（β = 0.084， p = 0.041）和子女（β = 0.075， p = 0.047）的存在與嚴重反應呈正相關。 完整模型結