Cultural Adaptation, Validation, and Primary Application of a Questionnaire to Assess Intentions to Eat Low-Glycemic Index Foods among Rural Chinese Women
Notice bibliographique
Résumé
Different lines of evidence indicate that knowledge of low-glycemic index (GI) foods and the practice of eating them play important roles in blood glucose management and preventing T2DM in women with prior gestational diabetes mellitus (GDM). According to the theory of planned behavior (TPB), intention is a critical factor in complying with health-related behaviors. However, an instrument for assessing the intention to eat low-GI foods is lacking in China. We aimed to (1) adapt and validate a Chinese version of the intentions to eat low-GI foods questionnaire (CIELQ) and (2) apply the CIELQ among rural Chinese women to explore the associations between CIELQ scores and glycemic status. A cross-sectional study was conducted on 417 nondiabetic, nonpregnant participants with a history of GDM in Hunan, China. After cultural adaptation and validation, the CIELQ was applied in a target population. Glycemic status, anthropometric variables, dietary intake, and physical activity were measured; a self-developed, standard questionnaire was applied to collect relevant information. The CIELQ showed good internal consistency; model fitness was acceptable based on the confirmatory factor analysis results. Awareness of the glycemic index was low among the study population. TPB factors were found to be associated with each other; education level and parents' diabetes history were associated with specific factors. The score for instrumental attitude showed a positive association with the risk for a high level of the 2-h 75-g oral glucose tolerance test (odds ratio, OR = 1.330), while the score for perceived behavior control (PBC) showed a negative association with the risk for a high level (OR = 0.793). The CIELQ was determined to be a valid instrument for assessing the intention to eat a low-GI diet among the study population. The awareness of the GI was poor among the study population. The score for instrumental attitude showed a positive association with the risk of a high level on the 2-h 75-g oral glucose tolerance test (OGTT), and the score for PBC showed a negative association with the risk for a high level on OGTT.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».