A Healthy Food Prescription Incentive Program for Adults With Type 2 Diabetes Who Are Experiencing Food Insecurity: Protocol for a Longitudinal Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is inadequate or insecure access to food due to financial constraints. Individuals experiencing food insecurity tend to have poorer diet quality compared to their food secure peers. Given the importance of maintaining healthful dietary patterns for optimal glycemic control, food insecurity is a considerable barrier to managing type 2 diabetes (T2DM). Healthy food prescription incentive programs aim to reduce such barriers by providing financial incentives to purchase healthy foods. The purpose of this study is to conduct longitudinal qualitative shop-along interviews among adults with T2DM who are experiencing food insecurity. We will explore experiences of redeeming healthy food incentives and factors influencing food purchasing patterns during participation in a healthy food prescription program in Alberta, Canada. The healthy food prescription incentive program consists of two core elements: 1) A one-time healthy food prescription pamphlet outlining an evidence-based healthy dietary pattern; and 2) A healthy food incentive of $1.50/day/household member to purchase healthy foods in participating supermarkets for 6 months. Thirty participants aged 18–85 years will be purposefully recruited from primary care clinics. At baseline and 6-month follow-up, participants will take part in supermarket-based shop-along qualitative interviews. Participants will be asked to complete a usual grocery shop alongside a researcher. Using think-aloud principles, they will be asked to verbalize their thought processes for the shop's duration. Researchers will also collect naturalistic observations of participants, such as consulting nutrition labels. A post-shop interview will be completed to discuss experiences, decision-making rationale, and potential barriers and facilitators to food purchasing. Data will be analyzed iteratively and inductively at each time point. Further, a longitudinal analysis will compare emerging themes and identify changes occurring over time. N/A This study will generate key data regarding if, how, and why such programs may address barriers to maintaining healthful dietary patterns. These findings will help to understand experiences of participating in healthy food incentive programs that can be used to improve future programs. Alberta Innovates.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».