Realist review to understand the efficacy of culturally appropriate diabetes education programmes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Minority populations often face linguistic, cultural and financial barriers to diabetes education and care. The aim was to understand why culturally appropriate diabetes education interventions work, when they work best and for whom they are most effective. METHODS: This review used a critical realist approach to examine culturally appropriate diabetes interventions. Beginning with the behavioural model and access to medical care, it reanalysed 11 randomized controlled trials from a Cochrane systematic review and related programme and training documents on culturally appropriate diabetes interventions. The analysis examined context and mechanism to understand their relationship to participant retention and statistically improved outcomes. RESULTS: Minority patients with language barriers and limited access to diabetes programmes responded to interventions using health workers from the same ethnic group and interventions promoting culturally acceptable and financially affordable food choices using local ingredients. Programme incentives improved retention in the programmes and this was associated with improved HbA(1c) levels at least in the short term. Adopting a positive learning environment, a flexible and less intensive approach, one-to-one teaching in informal settings compared with a group approach in clinics led to improved retention rates. CONCLUSIONS: Minority and uninsured migrants with unmet health needs showed the highest participation and HbA(1c) responses from culturally appropriate programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».