Lessons Learned in Supporting Women With Prediabetes Through Maintaining Diet and Exercise Behavior Changes Beyond a Diabetes-Prevention Counseling Program
Notice bibliographique
Résumé
Interventions involving exercise and diet can reduce the progression of Type 2 diabetes, yet they are often short-lived. Progressing toward self-managed maintenance is also challenging. If supports are in place to help individuals with behavior changes beyond immediate programming, they are more likely to maintain these changes. This is particularly the case for women, who often struggle to maintain diet and exercise changes and can benefit from social support. Small Steps for Big Changes is a 3-week counseling program housed in a local YMCA that aims to help people make exercise and diet changes. To understand how to best support women in maintaining these changes beyond program delivery, a knowledge-sharing event was held for 14 women who completed the intervention. The women engaged in a focus group to share challenges they had experienced in making diet and exercise changes and recommendations for continued support. Data were analyzed using a thematic analysis, and three recommendation areas were identified: (a) establishing peer support networks, (b) creating platforms to communicate prediabetes-related information, and (c) providing ongoing trainer support. Several recommendations have been implemented to support these women, and other individuals, postprogram. This case provides insights and recommendations for integration of initiatives beyond delivery of a behavior-change program housed in a community organization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».