Adapting the Diabetes Prevention Program for Older Adults: Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediabetes affects 26.4 million people aged 65 years or older (48.8%) in the United States. Although older adults respond well to the evidence-based Diabetes Prevention Program, they are a heterogeneous group with differing physiological, biomedical, and psychosocial needs who can benefit from additional support to accommodate age-related changes in sensory and motor function. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe adaptations of the Centers for Disease Control and Prevention's Diabetes Prevention Program aimed at preventing diabetes among older adults (ages ≥65 years) and findings from a pilot of 2 virtual sessions of the adapted program that evaluated the acceptability of the content. METHODS: The research team adapted the program by incorporating additional resources necessary for older adults. A certified lifestyle coach delivered 2 sessions of the adapted content via videoconference to 189 older adults. RESULTS: The first session had a 34.9% (38/109) response rate to the survey, and the second had a 34% (30/88) response rate. Over three-quarters (50/59, 85%) of respondents agreed that they liked the virtual program, with 82% (45/55) agreeing that they would recommend it to a family member or a friend. CONCLUSIONS: This data will be used to inform intervention delivery in a randomized controlled trial comparing in-person versus virtual delivery of the adapted program.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».