Addressing Diabetes in Global Communities through the Practical Implementation of Lifestyle Education: Lessons Learned from the Pacific Islands
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that chronic diseases are strongly liked to poor lifestyle practices. These conditions are especially striking among low income, minority communities who bear a disproportionate burden of disease. Though practice guidelines for chronic disease prevention and management recommend that treatment begin with evidence-based lifestyle medicine, many physicians cite inadequate confidence and lack of knowledge and skill as the major barriers to counseling patients about lifestyle interventions. Furthermore, time constraints, clinical and administrative demands often make it challenging for primary care providers to deliver appropriate lifestyle related recommendations. Current changes in the healthcare climate and reimbursement structure, however, demand that we rethink current healthcare delivery models and prioritize preventive and lifestyle interventions so that sustainable positive health outcomes can be attained especially among vulnerable communities. Lifestyle medicine, defined as the evidence-based therapeutic approach to prevent, treat and reverse lifestyle-related chronic diseases. It offers promise in achieving this goal through community based offering and primary care integration utilizing multidisciplinary teams. Lifestyle education, among minority populations, however, requires thoughtful cultural considerations and adaptations. This article highlights strategies learned from international work among Pacific Islanders who suffer from a disproportionate burden of noncommunicable diseases; and offers recommendations on how diverse populations can be positively engaged to curb the rising diabetes epidemic both locally and internationally.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».