Exposure to specific components of a diabetes risk behavior prevention program associated with select psychosocial, dietary and anthropometric outcomes
Notice bibliographique
Résumé
We implemented a multi‐institutional diabetes risk behavior prevention program in 7 First Nations in northwestern Ontario using culturally relevant community‐, school‐ and store‐based components. Data collected in intervention communities ( n =56 pre‐post respondents) were analyzed to assess the impact of exposure (adjusted for baseline value) on psychosocial outcomes, dietary behaviors and body mass index (BMI). Individual intervention components varied considerably with print media having higher levels of exposure. Exposure to shelf labels had a positive impact on dietary intention (β = 0.217; p=0.017). Dietary intention (β =0.204; p=0.045) and outcome expectations (β =0.224; p=0.019) were also predicted by exposure to the logo. Exposure to flyers was a significant predictor of dietary knowledge (β =0.023; p=0.022) while self‐efficacy was associated with exposure to posters (β =0.0300; p=0.051). Participation in community events was negatively associated with decreased BMI (β = −0.312; p=0.049) after controlling for known predictors. However, overall exposure to the program was not significantly associated with any outcomes, indicating that specific intervention channels are associated with specific outcomes. Intervention programs aimed at changing psychosocial factors and behaviors require greater exposure to more varied intervention components to have a positive impact.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».