Development And Validation Of A Stage-matched Nutrition Lifestyle Intervention For Primary Care Physicians
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Adoption of healthy lifestyles require change of behavior readiness to do so. We report validation of a stage-specific Mediterranean diet algorithm. Methods Subjects included 3 representative groups of individuals varying from low cardiovascular disease risk (healthy adults), moderate risk (newly diagnosed with IGT) and high risk (newly diagnosed T2D). An algorithm adapted from Greene was used to identify stage of readiness to adopt a Mediterranean diet where benchmarks of this behavior change was defined as low saturated fat, use of olive oil/margarine, increased fruits and vegetables, increased fish, reduced red meat and increased fibre. The algorithm was divided into three steps; Step One identified individuals in the Precontemplation (P), Contemplation (C) and Preparation (Pr) stages by answering: Do you currently follow a Mediterranean Style of Eating. Those reporting to be in the Action (A) or Maintenance (M) stages in Step One completed Steps Two and Three. The dietary fat assessment in Step Two included a short Mediterranean Diet Self Assessment (adapted from the Fat and Fibre Barometer) used to measure if the individual is actually practicing Mediterranean-type eating habits. Step Three asked the individual if they met each of the required behaviors for fat reduction. If they are able to answer yes to practicing all of the Mediterranean eating habits, they remained in the original A or M stage (from Step One), if not they were re-staged into P, C or Pr stages. Results The sample consisted of 70.7% females with a mean age of 62.4 (± 14.1). People with Type 2 diabetes represented 34.1% of the sample and those with IGT 19.5%. The initial staging in Step 1 indicated a valid percentage of participants at each stage (P=18.9%; 10.8%; Pr=21.6%; A=13.5%; M=35.1%). The final stage distribution reflecting the use of the Step 2 and 3 behavioral algorithm strategies resulted in the M Stage only 7.7% and 53.8% of participants in the Pr Stage. The percentage of at risk participants in the preparation stage (71.4%) was higher than the well population (33.3%). Alternatively the percentage of Precontemplators in the well population (36.9%) was higher in comparison to that in the at risk group (4.6%). Conclusions This pilot reconfirms previous reports that many people believe they are eating a healthy diet (and place themselves in action or maintenance stages) due to misconceptions regarding the definition of a healthy eating behaviours. The results from the pilot of the Mediterranean Diet Algorithm indicate that the addition of a Mediterranean Diet Self Assessment (MDSA) for those in the A and M stages (Steps 2 and 3) was effective in improving the accuracy of staging.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».