Diet and exercise interventions for individuals at risk for type 2 diabetes: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Global rates of type 2 diabetes (T2D) are on the rise and there is a need for both effective and replicable interventions to decrease this incidence. Systematic reviews highlight the efficacy of diet and exercise interventions in decreasing T2D risk; however, no review to date provides clear information regarding intervention details (eg, what is delivered, by whom, to whom, when, and mode of delivery). This paper outlines the protocol for a scoping review summarising intervention characteristics of diet and exercise programmes for individuals at risk for T2D. From the included studies and through the use of the Template for Intervention Description and Replication (TIDieR), the scoping review that results from this protocol paper will provide a narrative analysis of how diabetes prevention programmes are being reported and implemented. METHODS: A comprehensive search strategy is outlined to identify studies within Medline, CINAHL, PsycINFO, EMBASE and SPORTDiscus. The search strategy will include terms relating to diet and exercise interventions and diabetes risk. To determine eligible studies, predefined inclusion and exclusion criteria will be used independently by two review authors. To be included, studies must be delivering a diet and/or exercise intervention among adults who have been identified as at risk for developing T2D with an outcome related to diabetes prevention. Data extraction of those studies that meet inclusion criteria will be guided by the TIDieR). ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required as this review will be using previously collected data. Review findings will be presented at scientific conferences and published in a peer-reviewed journal.
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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 | 0,086 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,029 |
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 ».