Dietary and Physical Activity Modifications Intervention for Older People
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diet and physical activity modification such as specialized gymnastic, Taichi, or yoga could reduce either blood glucose or HbA1C level in diabetes patients among older people. This study was a behaviorally based nutrition education intervention for older people in reducing their HbA1C and total cholesterol level in urban area in Indonesia. DESIGN: This was quasi experimental study with three-month behavioral intervention based on Social Cognitive Theory. SETTING: The study was held in Jagir Sub-district located in urban area of Surabaya. Preliminary study showed proportion of hypercholesterolemia and diabetes mellitus among older people in Jagir Sub-district was respectively 21.37% and 2.74%. PARTICIPANTS: 60 older people in Jagir Sub-district was divided into 5 groups consist of: control, physical activity education only, nutrition education only, combination of physical activity and nutrition education, and education material only group. INTERVENTIONS: The intervention was consisted of six sessions physical activity or nutrition education, or both of it performed by trained nutrition science students. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcomes of this study were HbA1C (%) and total cholesterol (mg/dL) levels. ANALYSIS: The normal distributed or transformed data was analyzed using mixed factorial ANOVA in order to test the difference between groups.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».