Food Stress and Diabetes-Related Psychosocial Outcomes in American Indian Communities: A Mixed Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Explore the relationship between diabetes-related psychosocial outcomes and food stress in American Indian communities. DESIGN: Convergence model of a mixed methods triangulation study. SETTING: Five American Indian reservation communities in the Midwest. PARTICIPANTS: One-hundred ninety-two participants were randomly selected from tribal health centers using clinic patient records and were surveyed about diabetes distress, empowerment, and food stress across 4 different time points. Seventeen focus group discussions were conducted and transcribed, and a mix of purposive and convenience sampling was used. PHENOMENON OF INTEREST: Psychosocial outcomes associated with (or related to) diabetes and food stress. ANALYSIS: Quantitative: Multiple linear regression was performed to explore relationships between food stress and diabetes distress and empowerment. Qualitative: Open coding of data identified portions of the transcripts related to food followed by a deductive approach on the basis of the components of quantitative food stress. RESULTS: Food stress in the forms of (1) not having enough money for food and not having enough time for cooking or shopping (P = 0.08) and (2) inadequate food access and being on a special diet (P = 0.032) were associated with increased diabetes distress. Lower diabetes empowerment was associated with not having enough money for food and being on a special diet (P = 0.030). Our qualitative data mirrored quantitative findings that experiencing multiple forms of food stress negatively impacted diabetes psychosocial outcomes and illuminated the cyclical role mental health can play in relationships to food. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Our findings highlight that experiencing food stress negatively affects diabetes empowerment and diabetes distress. These findings emphasize the importance of improving community food environments and addressing individual food access for diabetes management and prevention initiatives in American Indian communities.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».