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Enregistrement W4375861917 · doi:10.1016/j.jneb.2023.03.001

Designing a Co-created Intervention to Promote Motivation and Maintenance of Time-Restricted Eating in Individuals With Overweight and Type 2 Diabetes

2023· article· en· W4375861917 sur OpenAlexvenueno aff
Nana Folmann Hempler, Natasja Bjerre, Annemarie Varming, Anne‐Ditte Termannsen, Lene Winther Ringgaard, Thit Hjortskov Jensen, Kristine Færch, Jonas Salling Quist

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDiabetesforeningenNovo Nordisk FondenSteno Diabetes Center CopenhagenNovo NordiskDanish Diabetes Academy
Mots-clésOverweightIntervention (counseling)Type 2 diabetesPsychologyEating behaviorObesityGerontologyMedicineClinical psychologyDiabetes mellitusPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To design an appealing time-restricted eating (TRE) intervention by exploring behavioral and social mechanisms to improve TRE adoption and maintenance among people with type 2 diabetes (T2D) and overweight. Time-restricted eating is an intermittent fasting regimen suggested to improve glycemic control and body weight. METHODS: Intervention development combined coherence theory and empirical data (workshops and semistructured interviews with the target group, their relatives, and health care professionals [HCPs]). Abductive analysis was applied. RESULTS: The analysis suggested designing the TRE intervention in 2 phases: a short period with strict TRE, followed by a longer period focusing on adapting TRE to individual needs with support from HCPs, relatives, and peers. To reinforce TRE motivation and maintenance, HCPs should adopt a whole-person approach that focuses on participants' previous experiences. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Important intervention elements to promote TRE adoption and maintenance are suggested to include a 2-phase design and support from professionals, family, and peers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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