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Enregistrement W4386758127 · doi:10.2196/33810

A Culturally Adapted Diet and Physical Activity Text Message Intervention to Prevent Type 2 Diabetes Mellitus for Women of Pakistani Origin Living in Scotland: Formative Study

2023· article· en· W4386758127 sur OpenAlexvenueno aff
Marta Krasuska, Emma Davidson, Erik Beune, Anne Karen Jenum, Jason M. R. Gill, Karien Stronks, Irene G. M. van Valkengoed, Esperanza Díaz, Aziz Sheikh

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteEuropean Commission
Mots-clésFocus groupPsychological interventionContext (archaeology)Intervention (counseling)Formative assessmentEthnic groupPsychologyGerontologyMedicineSociologyNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals of South Asian origin are at an increased risk of developing type 2 diabetes mellitus (T2DM) compared with other ethnic minority groups. Therefore, there is a need to develop interventions to address, and reduce, this heightened risk. OBJECTIVE: We undertook formative work to develop a culturally adapted diet and physical activity text message intervention to prevent T2DM for women of Pakistani origin living in Scotland. METHODS: We used a stepwise approach that was informed by the Six Steps in Quality Intervention Development framework, which consisted of gathering evidence through literature review and focus groups (step 1), developing a program theory for the intervention (step 2), and finally developing the content of the text messages and an accompanying delivery plan (step 3). RESULTS: In step 1, we reviewed 12 articles and identified 3 key themes describing factors impacting on diet and physical activity in the context of T2DM prevention: knowledge on ways to prevent T2DM through diet and physical activity; cultural, social, and gender norms; and perceived level of control and sense of inevitability over developing T2DM. The key themes that emerged from the 3 focus groups with a total of 25 women were the need for interventions to provide "friendly encouragement," "companionship," and a "focus on the individual" and also for the text messages to "set achievable goals" and include "information on cooking healthy meals." We combined the findings of the focus groups and literature review to create 13 guiding principles for culturally adapting the text messages. In step 2, we developed a program theory, which specified the main determinants of change that our text messages should aim to enhance: knowledge and skills, sense of control, goal setting and planning behavior, peer support, and norms and beliefs guiding behavior. In step 3, we used both the intervention program theory and guiding principles to develop a set of 73 text messages aimed at supporting a healthy diet and 65 text messages supporting increasing physical activity. CONCLUSIONS: We present a theory-based approach to develop a culturally adapted diet and physical activity text message intervention to prevent T2DM for women of Pakistani origin living in Scotland. This study outlines an approach that may also be applicable to the development of interventions for other ethnic minority populations in diverse settings. There is now a need to build on this formative work and undertake a feasibility trial of a text message-based diet and physical activity intervention to prevent T2DM for women of Pakistani origin living in Scotland.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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