<i>Dietary Education Tools for</i> South Asians with Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: South Asian immigrants to Canada are at high risk for developing diabetes, and culturally relevant diet counselling tools are needed. We examined perceived needs and preferences for diet counselling resources based on the newly revised Canadian Diabetes Association meal planning guide. METHODS: Five focus groups of individuals from different regions of South Asia (n=53) discussed portion size estimating methods, cultural values and holidays, food group classifications, and common South Asian foods. A focus panel with dietitians (n=8) provided insight on current diabetes education methods and resources for teaching South Asian clients. RESULTS: The dietitian panel members reported a need for resources targeted at differing client skill levels. They also noted preferences for individual counselling, and common barriers to education including finances, access, South Asian diets, and cultural views on health. Community focus groups reported larger portions but fewer daily meals in Canada. Ingredients and portions were not measured. Fasting was an important value, and sweets were a crucial component of holidays. Resources in South Asian languages, inclusion of pictures, and separate legumes, sweets, and snacks food groups were preferred. CONCLUSIONS: Findings can be used when developing new counselling tools for the South Asian community.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».