Diabetes Prevention in Adolescents: Co-design Study Using Human-Centered Design Methodologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rise in pediatric obesity and its accompanying condition, type 2 diabetes (T2D), is a serious public health concern. T2D in adolescents is associated with poor health outcomes and decreased life expectancy. Effective diabetes prevention strategies for high-risk adolescents and their families are urgently needed. OBJECTIVE: The aim of this study was to co-design a diabetes prevention program for adolescents by using human-centered design methodologies. METHODS: We partnered with at-risk adolescents, parents, and professionals with expertise in diabetes prevention or those working with adolescents to conduct a series of human-centered design research sessions to co-design a diabetes prevention intervention for youth and their families. In order to do so, we needed to (1) better understand environmental factors that inhibit/promote recommended lifestyle changes to decrease T2D risk, (2) elucidate desired program characteristics, and (3) explore improved activation in diabetes prevention programs. RESULTS: Financial resources, limited access to healthy foods, safe places for physical activity, and competing priorities pose barriers to adopting lifestyle changes. Adolescents and their parents desire interactive, hands-on learning experiences that incorporate a sense of fun, play, and community in diabetes prevention programs. CONCLUSIONS: The findings of this study highlight important insights of 3 specific stakeholder groups regarding diabetes prevention and lifestyle changes. The findings of this study demonstrate that, with appropriate methods and facilitation, adolescents, parents, and professionals can be empowered to co-design diabetes prevention programs.
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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 | 0,054 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».