Management of Hypertension Using a Plant-Based Diet Among Farmers: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Farmers in Indonesia have a high risk for hypertension owing to their lifestyle and working environment. Diet management is a solution to reduce hypertension, and Indonesia has natural resources in the agricultural sector that could help manage hypertension. Optimizing vegetable and fruit intake in a plant-based diet (PBD) could help maintain blood pressure among farmers in Indonesia. OBJECTIVE: This study aims to explore the health problem of hypertension and the characteristics of local food sources to formulate a PBD menu for treating hypertension, as well as assess the prevalence of hypertension, level of acceptability of a PBD, and associated sociodemographic factors. Further, we want to examine the effectiveness of a community-based nursing program for managing hypertension using a PBD. METHODS: We will use the exploratory sequential mixed methods approach. There will be a qualitative study (phase I) in 2022 and a quantitative study (phase II) in 2023. We will analyze data using a thematic framework in phase I. In phase II, the study will involve (1) questionnaire development and validation; (2) examination of the prevalence of hypertension, the level of acceptability of a PBD, and the associated factors; and (3) a randomized controlled trial. We will recruit farmers with hypertension who meet the study criteria. Moreover, in phase II, we will invite expert nurses and nutritionists to assess the face and content validity of the questionnaire. We will use multiple logistic regression models to estimate the associated sociodemographic factors and the level of acceptability of a PBD. Furthermore, a linear generalized estimating equation will be used to estimate the parameters of a generalized linear model with a possible unmeasured correlation between observations from different time points for systolic and diastolic blood pressure. RESULTS: A model PBD for hypertension management is expected to be developed. In 2022, we will collect information on hypertension and the characteristics of local food sources for managing hypertension, and will formulate a PBD menu to treat hypertension among farmers. In 2023, we will develop a questionnaire to assess the acceptability of a PBD to manage hypertension among farmers, the prevalence of hypertension, and the sociodemographic factors associated with hypertension among farmers. We will implement a community-based nursing program for managing hypertension using a PBD among farmers. CONCLUSIONS: The PBD model will not be readily available for other agricultural areas since validation of local food variation is required to design the menu. We expect contributions from the local government to implement the intervention as one of the policies in the management of hypertension for farmers in the agricultural plantation areas of Jember. This program may also be implemented in other agricultural countries with similar problems, so that hypertension can be optimally treated among farmers. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/41146.
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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 | 0,056 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,010 |
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 ».