Awareness and Perception of Plant-Based Diets for the Treatment and Management of Type 2 Diabetes in a Community Education Clinic: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To assess awareness, barriers, and promoters of plant-based diet use for management of type 2 diabetes (T2D) for the development of an appropriate educational program. Design. Cross-sectional study of patients and healthcare providers. Setting. Regional Diabetes Education Centre in ON, Canada. Participants. n = 98 patients attending the Diabetes Education Centre and n = 25 healthcare providers. Variables Measures. Patient questionnaires addressed demographics, health history, and eating patterns, as well as current knowledge, confidence levels, barriers to, promoters of, and interests in plant-based diets. Staff questionnaires addressed attitudes and current practice with respect to plant-based diets. Analysis. Mean values, frequency counts, and logistic regression (alpha = 0.05). Results. Few respondents (9%) currently followed a plant-based diet, but 66% indicated willingness to follow one for 3 weeks. Family eating preferences and meal planning skills were common barriers to diet change. 72% of healthcare providers reported knowledge of plant-based diets for diabetes management but low levels of practice. Conclusions and Implications. Patient awareness of the benefits of a plant-based diet for the management of diabetes remains suboptimal and may be influenced by perception of diabetes educators and clinicians. Given the reported willingness to try (but low current use of) plant-based diets, educational interventions targeting patient and provider level knowledge are warranted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».