Contextually Appropriate Tools and Solutions to Facilitate Healthy Eating Identified by People with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is a complex, multifaceted disease and its treatment involves lifestyle intervention (LI) programs that participants may find difficult to adopt and maintain. The objective of this study is to understand the lived experiences of participants with T2D regarding healthy eating behavior change, in order to identify and incorporate relevant information, skills, and educational approaches into LI programs. An explorative qualitative study was undertaken. Purposeful sampling was used to recruit 15 participants. One-on-one, semi-structured, open-ended, and in-depth interviews were conducted. An essentialist paradigm was adopted to accurately report the experiences, meaning, and reality of participants. An inductive approach was used to analyze the data. Participants reported that being diagnosed and living with T2D could be overwhelming, and their ability to manage was influenced by health care providers (HCP), family, and individual context. Many experienced a loop of "good-bad" eating behaviors. Participants expressed desires for future diabetes management that would include program content (nutrition, physical activity, mental health, foot care, and consequences of T2D), program features (understand context, explicit information, individualized, hands-on learning, applicable, realistic, incremental, and practical), program components (access to multidisciplinary team, set goals, track progress and be held accountable, one-on-one sessions, group support, maintenance/follow-up), and policy change. In conclusion, the results of this study indicate that T2D management requires more extensive, comprehensive, and ongoing support, guided by the individual participant.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| 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 ».