Evaluation of Glycemic Index Education in People Living with Type 2 Diabetes: Participant Satisfaction, Knowledge Uptake, and Application
Notice bibliographique
Résumé
The glycemic index (GI) has been included in the Canadian clinical practice guidelines for type 2 diabetes (T2D) management since 2003, and even longer in other parts of the world (e.g., Australia). Despite this, dietitians have reported that GI is “too difficult for patients to understand and apply.” They have called for diverse GI-utility data and evidence-informed education materials. To address these concerns, we developed and evaluated a GI education workshop and supporting materials, using the Kirkpatrick Model, for a T2D population. Participants (n = 29) with T2D attended a dietitian-facilitated workshop and received education materials. A mixed-form questionnaire (GIQ) and 3-day-diet-record were used to capture patient demographics, satisfaction, knowledge, and application, prior to and immediately after the workshop, 1-week, and 4-weeks post-education. Dietary GI was significantly lower at 1 and 4 weeks post-education (mean ± SEM; both 54 ± 1), compared to pre-education (58 ± 1; p ≤ 0.001). Participants (28/29) were satisfied with the intervention. The GI knowledge score was significantly higher post-education at baseline (83.5 ± 3.4%; p ≤ 0.001), week one (87.5 ± 2.6%; p = 0.035), and week four (87.6 ± 3.8%; p = 0.011) when compared to pre-education (53.6 ± 5.1%). A significant reduction in dietary GI was achieved by participants living with T2D, after completing the workshop, and they were able to acquire and apply GI knowledge in a relatively short period.
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 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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».