Best Practices for the Prevention and Management of Diabetes and Obesity-Related Chronic Disease among Indigenous Peoples in Canada: A Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To carry out a systematic review of interventions that have aimed at improving screening, treatment, prevention and management of type 2 diabetes and obesity-related chronic disease in Indigenous communities in Canada from 2008 to 2014, with the aim of identifying current best practices. METHODS: A comprehensive literature review was carried out through an electronic database search using Medline, EMBASE, PubMED and Google scholar. RESULTS: We identified 17 publications, comprising 13 evaluated interventions. Of them, 7 were school-based programs focused on children, 5 focused on adults, and 1 included both adults and children. Most interventions aimed at encouraging behaviour change, especially dietary change, but did little to address the underlying context of systemic marginalization and colonialism experienced in many Indigenous communities. Interventions focused on improving fitness were more effective than those aimed at dietary change. Overall, we found a range of successes among these interventions. Those that met with limited success reported that complex social issues and poverty presented challenges to effective intervention work in these communities. Participatory action research methods and community ownership of the intervention were found to be essential for project success. CONCLUSIONS: Diabetes-focused intervention research in Indigenous communities appears to be a low priority for Canadian funders and policymakers. More intervention research is urgently needed in these communities. To be effective, this work must take an approach that is historically deep and sufficiently broad as to enable the ideologic, policy and institutional changes necessary in order to achieve true equity. This will involve addressing colonialism, racism and social exclusion as broader determinants of health.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».