Successes and Challenges From a Motivational Interviewing-Informed Diabetes Prevention Program Situated in the Community
Notice bibliographique
Résumé
To manage the rising prevalence of type 2 diabetes mellitus, sustainable diabetes prevention programs are needed. In this study, a process evaluation was conducted to qualitatively understand perceived successes and challenges of a diabetes prevention program situated in the community. This study took place in the first year of a multiyear project. Semistructured interviews were conducted with a sample of women clients (n = 14) postprogram and trainers (n = 10) 9 months into program implementation. Interviews were audio-recoded, transcribed verbatim, and analyzed using a Template Approach. Data were first analyzed deductively into two categories that aligned with the study's purpose (successes and challenges). Second, an inductive analysis was used to understand program delivery processes within each category. Clients and trainers expressed (a) program successes related to recruitment strategy, outlook on making behavior changes, and communication style used within the program and (b) program challenges surrounding effort of learning and applying the communication strategy, usefulness of program applications and tools, and program fit. This evaluation provides practical implications and future directions for diabetes prevention programs, and has informed tailoring and expansion of the program of focus. Results demonstrate the success of motivational interviewing from both client and trainer perspectives and the impact of community partnerships to increase prediabetes awareness in the community. Overall, the program's diabetes prevention and behavior change strategies coupled with a client-centered approach facilitated women clients in making diet and exercise modifications.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».