Diabetes Prevention in Adolescents: Co-design Study Using Human-Centered Design Methodologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle