Abbreviated Dietary Self-monitoring for Type 2 Diabetes Management: Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2D) can be managed through diet and lifestyle changes. The American Diabetes Association acknowledges that knowing what and when to eat is the most challenging aspect of diabetes management. Although current recommendations for self-monitoring of diet and glucose levels aim to improve glycemic stability among people with T2D, tracking all intake is burdensome and unsustainable. Thus, dietary self-monitoring approaches that are equally effective but are less burdensome should be explored. OBJECTIVE: This study aims to examine the feasibility of an abbreviated dietary self-monitoring approach in patients with T2D, in which only carbohydrate-containing foods are recorded in a diet tracker. METHODS: We used a mixed methods approach to quantitatively and qualitatively assess general and diet-related diabetes knowledge and the acceptability of reporting only carbohydrate-containing foods in 30 men and women with T2D. RESULTS: The mean Diabetes Knowledge Test score was 83.9% (SD 14.2%). Only 20% (6/30) of participants correctly categorized 5 commonly consumed carbohydrate-containing foods and 5 noncarbohydrate-containing foods. The mean perceived difficulty of reporting only carbohydrate-containing foods was 5.3 on a 10-point scale. Approximately half of the participants (16/30, 53%) preferred to record all foods. A lack of knowledge about carbohydrate-containing foods was the primary cited barrier to acceptability (12/30, 40%). CONCLUSIONS: Abbreviated dietary self-monitoring in which only carbohydrate-containing foods are reported is likely not feasible because of limited carbohydrate-specific knowledge and a preference of most participants to report all foods. Other approaches to reduce the burden of dietary self-monitoring for people with T2D that do not rely on food-specific knowledge could be more feasible.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».