Supporting At-Risk Youth and Their Families to Manage and Prevent Diabetes: Developing a National Partnership of Medical Residency Programs and High Schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Stanford Youth Diabetes Coaches Program (SYDCP) is a school based health program in which Family Medicine residents train healthy at-risk adolescents to become diabetes self-management coaches for family members with diabetes. This study evaluates the impact of the SYDCP when disseminated to remote sites. Additionally, this study aims to assess perceived benefit of enhanced curriculum. METHODS: From 2012-2015, 10 high schools and one summer camp in the US and Canada and five residency programs were selected to participate. Physicians and other health providers implemented the SYDCP with racial/ethnic-minority students from low-income communities. Student coaches completed pre- and posttest surveys which included knowledge, health behavior, and psychosocial asset questions (i.e., worth and resilience), as well as open-ended feedback questions. T-test pre-post comparisons were used to determine differences in knowledge and psychosocial assets, and open and axial coding methods were used to analyze qualitative data. RESULTS: A total of 216 participating high school students completed both pre-and posttests, and 96 nonparticipating students also completed pre- and posttests. Student coaches improved from pre- to posttest significantly on knowledge (p<0.005 in 2012-13, 2014 camp, and 2014-15); worth (p<0.1 in 2014-15); problem solving (p<0.005 in 2014 camp and p<0.1 in 2014-15); and self-efficacy (p<0.05 in 2014 camp). Eighty-two percent of student coaches reported that they considered making a behavior change to improve their own health as a result of program participation. Qualitative feedback themes included acknowledgment of usefulness and relevance of the program, appreciation for physician instructors, knowledge gain, pride in helping family members, improved relationships and connectedness with family members, and lifestyle improvements. CONCLUSION: Overall, when disseminated, this program can increase health knowledge and some psychosocial assets of at-risk youth and holds promise to empower these youth with health literacy and encourage them to adopt healthy behaviors.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».