“You Can’t Manage What You Can’t Measure”: Perspectives of Transplant Recipients on Two Lifestyle Interventions for Weight Management
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that effective lifestyle interventions for solid organ transplant (SOT) recipients must be tailored to address the unique life circumstances of this population. As few studies have investigated this design consideration, this study aimed to explore the perspectives and experiences of SOT recipients after completing a Group Lifestyle Balance™ [GLB]-based intervention incorporating either (a) standard population-based nutrition guidance or (b) nutrigenomics-based nutrition guidance. All active participants in the Nutrigenomics, Overweight/Obesity, and Weight Management-Transplant (NOW-Tx) pilot study were invited to participate. Data were collected through focus groups and individual interviews. Ninety-five percent (n = 18) of the NOW-Tx pilot study participants enrolled in the current study: 15 participated in 3 focus groups; 3 were interviewed individually. Three themes were common to both intervention groups: (1) the post-transplant experience; (2) beneficial program components; (3) suggestions for improvement. A unique theme was identified for the nutrigenomics-based intervention, comprising the sub-themes of intervention-specific advantages, challenges, and problem-solving. The readily available and adaptable GLB curriculum demonstrated both feasibility and acceptability and was aligned with participants’ needs and existing health self-management skills. The addition of nutrigenomics-based guidance to the GLB curriculum may enhance motivation for behaviour change in this patient population.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».