Evaluating a diabetes self‐management support peer leader training programme for the English‐ and Punjabi‐speaking South‐Asian community in Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of this single-cohort study was to implement and evaluate a programme that trains peers to deliver a diabetes self-management support programme for South-Asian adults with Type 2 diabetes and to assess the perceived efficacy of and satisfaction with this programme. METHODS: We recruited eight South-Asian adults who completed a 20-h peer-leader training programme conducted over five sessions (4 h per session). The programme used multiple instructional methods (quizzes, group brainstorming, skill building, group sharing, role-play and facilitation simulation) and provided communication, facilitation, and behaviour change skills training. To graduate, participants were required to achieve the pre-established competency criteria in four training domains: active listening, empowerment-based facilitation, five-step behavioural goal-setting, and self-efficacy. Participants were given three attempts to pass each competency domain. RESULTS: On the first attempt six (75%), eight (100%), five (63%) and five (63%) participants passed active listening, empowerment-based facilitation, five-step behavioural goal-setting, and self-efficacy, respectively. Those participants who did not pass a competency domain on the first attempt were successful in passing on the second attempt. As a result, all eight participants graduated from the training programme and became peer leaders. Satisfaction ratings for programme length, balance between content and skills development, and preparation for leading support activities were uniformly high. Ratings for the instructional methods ranged between effective and very effective. CONCLUSION: Findings suggest it is feasible to train and graduate peer leaders with the necessary skills to facilitate a diabetes self-management support intervention.
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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».