• No results found

DISCUSSION  Main findings

a structural layout

DISCUSSION  Main findings

Table 5. Effects of individual and network characteristics on amount of support per type (beta’s)    

Informational support Practical support  Emotional support

Age  ‐0.02 0.02 0.00 

Sex (ref: male)  0.05 0.03 0.15  **

Parents born in other country ‐0.02 0.02 0.00 

Comorbidities   

  1‐2 Comorbidities  ‐0.01 0.02 0.03 

  > 2 Comorbidities  0.03 0.04 0.03 

Neighbourhood (urban affluent = ref.)   

  Urban deprived  0.07 0.03 0.04 

  Rural deprived  0.08 0.02 0.05 

Low SES  ‐0.02 ‐0.01 ‐0.08  **

 

Proportion family members  ‐0.11 ** 0.27 ** 0.22  **

Proportion women  0.01 ‐0.03 ‐0.04 

Spouse (% yes)  0.09 ** 0.04 0.05  *

Healthcare professional in wider network (%)  0.11 ** 0.05 * 0.05  *

Participating in community organisations (%)  0.06 * 0.00 0.06  *

 

Adjusted R‐square  0.09 0.02 0.04 

* p<0.05,  ** p<0.01 

 

DISCUSSION  Main findings 

In  considering  the  structural  characteristics  of  support  networks  of  diabetes  patients  we  found  that  social  support  networks  are  often  characterised  by  their  relatively  small  size  (just  over  3  members)  with  members  that  often  knew  each  other.  Family  members  constituted  the  largest  element of network membership with women being overrepresented. These network members  provided support in multiple domains. A third of all individuals with a long term condition (egos)  participated  in  a  community  organisation.  The  high  SES  group  more  often  had  a  spouse  and  a  healthcare professional as a friend or family member in their wider network. Also they received  slightly  more  support  than  the  low  SES  group  especially  emotional  support.  Emotional  support  was  nearly  provided  at  twice  the  rate  as  practical  support,  while  informational  support  was  situated  in‐between.  Overall,  differences  between  SES  groups  on  network  characteristics  were  relatively small.  

In  exploring  the  associations  between  network  structure  characteristics,  we  found  that  larger  networks  are  associated  with  more  overall  support  than  smaller  ones,  but  with  a  non‐linear,  declining  relationship;  as  network  size  grew,  the  amount  of  support  per  network  member  declined. This was confirmed by the diminishing effect of support per network member in larger  networks, where network members provide less support to an individual person. This indicates 

that in smaller networks a network member provides more support than in larger networks. Such  a network could be more efficient, but network members may also experience a greater burden  of  care  and  higher  risk  of  drop‐out.  If  we  want  to  reduce  the  burden  for  network  members,  enlarging  the  support  network  could  achieve  this.  Increasing  network  size  may  result  in  more  support  when  new  members  provide  diverse  input,  such  as  different  diet  habits,  and  thus  increasing the quality of the network30.   

In terms of network characteristics we found that the higher the proportion of family members  present in a network the more likely it was that the total amount of support would be greater,  both in terms of size and support per member. This indicates that good family ties are beneficial  to creating and maintaining a well supporting network. However, non‐family links to healthcare  providers and community organisations were also linked to the provision of extra support. 

In relation to the presence of the different types of support, we found that a support network  with  a  higher  proportion  of  family  members  generated  less  informational  support,  but  more  practical  and  emotional  support  than  those  with  fewer  or  no  such  members.  Having  a  spouse,  having  a  healthcare  professional  as  a  friend  of  family  member,  and  participating  in  community  organisations all resulted in more support, and especially informational type of support. 

 

Embedding in literature  

The declining effect of network size on total support may emanate as a consequence from the  burden  of  the  work  that  people  with  diabetes  have  to  undertake  in  order  to  maintain  a  larger  network.  Living  with  a  long  term  condition  whilst  sustaining  ties  with  many  and  diverse  relationships  is  not  a  simple  task.  Previous  studies  have  shown  that  negotiating  network  relationships is an important and consuming task in support networks for diabetes patients17,23.  The imbalance in gender representation in support networks has been found in other studies as  well. These studies explained this as a difference in the female/male world view dichotomy based  on  socialisation  effects,  where  women  seek  more  support  from  friends  and  extended  family  while  men  seek  more  support  from  their  spouse10,31,32.  The  relation  between  low  SES  and  emotional  support  was  also  found  in  a  study  showing  that  low  levels  of  income  and  education  were both associated with lower levels of emotional support21. The lack of an effect of density  could be due to dense networks being linked to poor access to different information sources and  a  high  redundancy  in  information33.  This  study  also  showed  that  individuals  who  lived  in  rural  settings had more social support than those in urban areas, which resembles the higher amount  of support per network member in rural areas in our present study. 

 

Strengths and limitations 

An important feature of this study is the comprehensive data collection in six European countries  in  which  all  respondents  were  interviewed  about  their  social  support  network.  This  method  of  data  collection  added  to  the  validity  of  our  findings  and  the  variety  of  countries  increased  the  relevance for multiple settings throughout Europe. A limitation is the high correlation between 

some of the network characteristics and amount of support. This correlation made it impossible  to  test  all  relationships  simultaneously  and  limits  the  possibility  to  draw  conclusions  about  the  effect of structural network characteristics on the amount of support. Also, because of the cross‐

sectional  design  of  this  study,  we  only  studied  associations  and  not  causal  relationships. 

Therefore, we cannot be sure if a change in network characteristics would have the same effect  on amount of support.  

 

Implications for practice 

The non‐linear association between network size and the total volume of social support suggests  that there is an optimum size for a network. Larger networks result in less support per network  member. Therefore, increasing network size may not always result in more overall support and  interventions to enlarge someone's network should take this into consideration. If, however, the  goal  is  to  reduce  the  burden  for  network  members,  enlarging  a  network  could  be  a  successful  intervention.  A  potential  effective  way  to  enhance  the  support  network  of  type  2  diabetes  patients is by motivating them to join a community organisation34. Participating in a community  organisation was associated with more overall support and can be effective in improving health  outcomes20,35

 

REFERENCES 

1.  Vassilev  I,  Rogers  A,  Sanders  C,  et  al.  Social  networks, social capital and chronic illness self‐

management:  a  realist  review.  Chronic  Illn  2011; 7(1): 60‐86. 

2.  Christakis NA, Fowler JH. The spread of obesity  in a large social network over 32 years. N Engl J  Med 2007; 357(4): 370‐9. 

3.  Christakis  NA,  Fowler  JH.  The  collective  dynamics of smoking in a large social network. 

N Engl J Med 2008; 358(21): 2249‐58. 

4.  Rosenquist JN, Murabito J, Fowler JH, et al. The  spread  of  alcohol  consumption  behavior  in  a  large  social  network.  Ann  Intern  Med  2010; 

152(7): 426‐33, W141. 

5.  Holt‐Lunstad  J,  Smith  TB,  Layton  JB.  Social  relationships  and  mortality  risk:  a  meta‐

analytic  review.  PLoS  Med  2010;  7(7): 

e1000316. 

6.  Reeves  D,  Blickem  C,  Vassilev  I,  et  al.  The  contribution  of  social  networks  to  the  health  and  self‐management  of  patients  with  long‐

term conditions: a longitudinal study. Plos One  2014; 9(6): e98340. 

7.  Gallant MP. The influence of social support on  chronic illness self‐management: a review and  directions  for  research.  Health  Educ  Behav  2003; 30(2): 170‐95. 

8.  Stopford R, Winkley K, Ismail K. Social support  and  glycemic  control  in  type  2  diabetes:  a  systematic  review  of  observational  studies. 

Patient Educ Couns 2013; 93(3): 549‐58. 

9.  Turner RJ, Marino F. Social Support and Social‐

Structure: a descriptive epidemiology. J Health  Soc Behav 1994; 35(3): 193‐212. 

10.  Vassilev  I,  Rogers  A,  Blickem  C,  et  al.  Social  networks, the 'work' and work force of chronic  illness  self‐management:  a  survey  analysis  of  personal  communities.  PLoS  One  2013;  8(4): 

e59723. 

11.  Snijders  TAB,  van  de  Bunt  GG,  Steglich  CEG. 

Introduction  to  stochastic  actor‐based  models  for  network  dynamics.  Social  Networks  2010; 

32(1): 44‐60. 

12.  Coleman  JS.  Social  Capital  in  the  Creation  of  Human‐Capital.  Am  J  Sociol  1988;  94:  S95‐

S120. 

13.  Burt  RS.  Social  Contagion  and  Innovation: 

Cohesion  versus  Structural  Equivalence.  Am  J  Sociol 1987; 92(6): 1287‐335. 

14.  Fischer  CS.  To  dwell  among  friends  :  personal  networks in town and city. Chicago: University  of Chicago Press, 1982. 

15.  Stoller  EP,  Miller  B,  Guo  SY.  Shared  ethnicity  and  relationship  multiplexity  within  the  informal  networks  of  retired  European  American  sunbelt  migrants.  A  case  study.  Res  Aging 2001; 23(3): 304‐25. 

16.  Wellman  B,  Wortley  S.  Different  Strokes  from  Different  Folks  ‐  Community  Ties  and  Social  Support. Am J Sociol 1990; 96(3): 558‐88. 

17.  Vassilev I, Rogers A, Kennedy A, Koetsenruijter  J.  The  influence  of  social  networks  on  self‐

management  support:  a  metasynthesis.  BMC  Public Health 2014; 147: 19. 

18.  Handron  DS,  Leggett‐Frazier  NK.  Utilizing  content  analysis  of  counseling  sessions  to  identify psychosocial stressors among patients  with  type  II  diabetes.  Diabetes  Educ  1994; 

20(6): 515‐20. 

19.  Schlundt  DG,  Rea  MR,  Kline  SS,  Pichert  JW. 

Situational  obstacles  to  dietary  adherence  for  adults  with  diabetes.  J  Am  Diet  Assoc  1994; 

94(8): 874‐6, 79. 

20.  Koetsenruijter J, van Lieshout J, Lionis C, et al. 

Social Support and Health in Diabetes Patients: 

An  Observational  Study  in  Six  European  Countries  in  an  Era  of  Austerity.  PLoS  One  2015; 10(8): e0135079. 

21.  Mickelson  KD,  Kubzansky  LD.  Social  distribution  of  social  support:  The  mediating  role  of  life  events.  Am  J  Commun  Psychol  2003; 32(3‐4): 265‐81. 

22.  Poortinga  W.  Community  resilience  and  health:  the  role  of  bonding,  bridging,  and  linking  aspects  of  social  capital.  Health  Place  2012; 18(2): 286‐95. 

23.  Kennedy  A,  Rogers  A,  Vassilev  I,  et  al. 

Dynamics  and  nature  of  support  in  the  personal  networks  of  people  with  type  2  diabetes  living  in  Europe:  qualitative  analysis  of  network  properties.  Health  Expect  2014; 

18(6): 3172‐85. 

24.  Koetsenruijter  J,  van  Lieshout  J,  Vassilev  I,  et  al.  Social  support  systems  as  determinants  of  self‐management  and  quality  of  life  of  people  with  diabetes  across  Europe:  study  protocol  for  an  observational  study.  Health  Qual  Life  Outcomes 2014; 12(1): 29. 

25.  Cohen  J.  A  Power  Primer.  Psychol  Bull  1992; 

112(1): 155‐59. 

26.  Laumann  EO.  Prestige  and  association  in  an  urban  community:  an  analysis  of  an  urban  stratification system. New York: Bobbs‐Merrill,  1966. 

27.  Langford  CP,  Bowsher  J,  Maloney  JP,  et  al. 

Social  support:  a  conceptual  analysis.  J  Adv  Nurs 1997; 25(1): 95‐100. 

28.  Van  der  Gaag  M,  Snijders  TAB.  The  Resource  Generator:  social  capital  quantification  with  concrete. Social Networks 2005; 27(1): 1‐29. 

29.  Donders  AR,  van  der  Heijden  GJ,  Stijnen  T,  Moons  KG.  Review:  a  gentle  introduction  to  imputation  of  missing  values.  J  Clin  Epidemiol  2006; 59(10): 1087‐91. 

30.  Bossy  D,  Knutsen  IR,  Rogers  A,  et  al.  Group  affiliation  in  self‐management:  support  or  threat  to  identity?  Health  Expect  2017;  20(1): 

159‐70. 

31.  Kaplan  RM,  Hartwell  SL.  Differential  effects  of  social  support  and  social  network  on  physiological  and  social  outcomes  in  men  and  women  with  type  II  diabetes  mellitus.  Health  Psychol 1987; 6(5): 387‐98. 

32.  Eagly  AH,  Crowley  M.  Gender  and  helping  behavior:  A  meta‐analytic  review  of  the  social  psychological  literature.  Psychol  Bull  1986; 

100(3): 283‐308. 

33.  Podolny  JM,  Baron  JN.  Resources  and  relationships:  Social  networks  and  mobility  in  the  workplace.  American  Sociological  Review  1997; 62(5): 673‐93. 

34.  Portillo  MC,  Regaira  E,  Pumar‐Mendez  MJ,  et  al.  Voluntary  Organizations  and  Community  Groups  as  New  Partners  in  Diabetes  Self‐

management  and  Education:  A  Critical  Interpretative  Synthesis.  Diabetes  Educ  2015; 

41(5): 550‐68. 

35.  Koetsenruijter  J,  Eikelenboom  N,  van  Lieshout  J,  et  al.  Social  support  and  self‐management  capabilities  in  diabetes  patients:  An  international observational study. Patient Educ  Couns 2016; 99(4): 638‐43. 

       

Chapter 6