Peer Mentoring for Type 2 Diabetes Prevention in First Nations Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to assess the efficacy of an after-school, peer-led, healthy living program on adiposity, self-efficacy, and knowledge of healthy living behaviors in children living in a remote isolated First Nation. METHODS: A quasi-experimental trial with a parallel nonequivalent control arm was performed with 151 children in Garden Hill First Nation during the 2010-2011 and 2011-2012 school years. Fourth grade students were offered a 5-month, peer-led intervention facilitated by high school mentors between January and May of each school year; students in the control arm received standard curriculum. The main outcome measures were waist circumference (WC) and BMI z score. Secondary outcome measures included healthy living knowledge and self-efficacy. RESULTS: Fifty-one children (mean ± SD age: 9.7 ± 0.4 years; BMI z score: 1.46 ± 0.84) received the intervention, and 100 children were in the control arm. At baseline, WC (79.8 vs 83.9 cm), BMI z score (1.46 vs 1.48), and rates of overweight/obesity (75% vs 72%) did not differ between arms. After the intervention, the change in WC (adjusted treatment effect: -2.5 cm [95% confidence interval (CI): -4.1 to -0.90]; P = .002) and BMI z score (adjusted treatment effect: -0.09 [95% CI: -0.16 to -0.03]; P = .007) were significantly lower in the intervention arm compared to the control arm. The intervention arm also experienced improvements in knowledge of healthy dietary choices (2.25% [95% CI: -0.01 to 6.25]; P = .02). Self-efficacy was associated with the change in WC after the intervention (β = -7.9, P = .03). CONCLUSIONS: An after-school, peer-led, healthy living program attenuated weight gain and improved healthy living knowledge in children living in a remote isolated First Nation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 ».