Fitness facility staff demonstrate high fidelity when implementing an evidence-based diabetes prevention program
Notice bibliographique
Résumé
Translating evidence-based diabetes prevention programs into the community is needed to make promising interventions accessible to individuals at-risk of type 2 diabetes. To increase the likelihood of successful translation, implementation evaluations should be conducted to understand program outcomes and provide feedback for future scale-up sites. The purpose of this research was to examine the delivery of, and engagement with, an evidence-based diet and exercise diabetes prevention program when delivered by fitness facility staff within a community organization. Ten staff from a community organization were trained to deliver the diabetes prevention program. Between August 2019-March 2020, 26 clients enrolled in the program and were assigned to one of the ten staff. Three fidelity components were accessed. First, staff completed session-specific fidelity checklists (n = 156). Second, two audio-recorded counseling sessions from all clients underwent an independent coder fidelity check (n = 49). Third, staff recorded client goals on session-specific fidelity checklists and all goals were independently assessed for (a) staff goal-setting fidelity, (b) client intervention receipt, and (c) client goal enactment by two coders (n = 285). Average self-reported fidelity was 90% for all six sessions. Independent coder scores for both counseling sessions were 83% and 81%. Overall staff helped clients create goals in line with program content and had a goal achievement of 78%. The program was implemented with high fidelity by staff at a community organization and clients engaged with the program. Findings increase confidence that program effects are due to the intervention itself and provide feedback to refine implementation strategies to support future scale-up efforts.
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 | 0,015 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».