Rethinking peer support for diabetes in Vancouver's South‐Asian community: a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the feasibility and potential health impact of a diabetes self-management education and support intervention involving peer support on glycaemic control and diabetes distress. METHODS: A total of 41 South-Asian adults with Type 2 diabetes were recruited for a 24-week diabetes self-management education and support pilot intervention involving peer support. The intervention consisted of six weekly education sessions co-facilitated by a certified diabetes educator and two peer leaders, followed by 18 weekly support sessions facilitated by two peer leaders. Education sessions were guided entirely by participants' self-management questions and also emphasized goal setting and action planning. Support sessions were based on empowerment principles and participants discussed self-management challenges, shared emotions, asked self-management questions, problem-solved in a group, set goals, and developed and evaluated action plans. Feasibility outcomes included recruitment and retention. Primary health-related outcomes included HbA1c levels and diabetes distress (measured at baseline, 6 and 24 weeks). Programme satisfaction was also assessed. RESULTS: Pre-established criteria for recruitment and retention were met. Paired t-tests showed no changes in HbA1c and diabetes distress at 6 weeks. At 24 weeks, HbA1c levels deteriorated [54 mmol/mol (7.1%) vs 61 mmol/mol (7.7%)] while diabetes distress scores improved (2.0 vs 1.7). CONCLUSIONS: Although feasible, findings suggest this peer-support model may have a positive impact on diabetes distress, but not on HbA1c levels. Culturally responsive modifications (e.g. intervention location) to the pilot model are needed and could lead to more favourable health outcomes for this community. Such a re-designed peer-support model will require further investigation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».