Strategies to Optimize Participation in Diabetes Prevention Programs following Gestational Diabetes: A Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed a qualitative study among women within 5 years of Gestational Diabetes (GDM) diagnosis. Our aim was to identify the key elements that would enhance participation in a type 2 diabetes (DM2) prevention program. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Potential participants received up to three invitation letters from their GDM physician. Four focus groups were held. Discussants were invited to comment on potential facilitators/barriers to participation and were probed on attitudes towards meal replacement and Internet/social media tools. Recurring themes were identified through qualitative content analysis of discussion transcripts. RESULTS: Among the 1,201 contacted and 79 eligible/interested, 29 women attended a focus group discussion. More than half of discussants were overweight/obese, and less than half were physically active. For DM2 prevention, a strong need for social support to achieve changes in dietary and physical activity habits was expressed. In this regard, face-to-face interactions with peers and professionals were preferred, with adjunctive roles for Internet/social media. Further, direct participation of partners/spouses in a DM2 prevention program was viewed as important to enhance support for behavioural change at home. Discussants highlighted work and child-related responsibilities as potential barriers to participation, and emphasized the importance of childcare support to allow attendance. Meal replacements were viewed with little interest, with concerns that their use would provide a poor example of eating behaviour to children. CONCLUSIONS: Among women within 5 years of a GDM diagnosis who participated in a focus group discussion, participation in a DM2 prevention program would be enhanced by face-to-face interactions with professionals and peers, provision of childcare support, and inclusion of spouses/partners.
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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 | 0,000 | 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 ».