Exploring the prospective acceptability of a healthy food incentive program from the perspective of people with type 2 diabetes and experiences of household food insecurity in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: FoodRx is a 12-month healthy food prescription incentive program for people with type 2 diabetes (T2DM) and experiences of household food insecurity. In this study, we aimed to explore potential users' prospective acceptability (acceptability prior to program use) of the design and delivery of the FoodRx incentive and identify factors influencing prospective acceptability. DESIGN: We used a qualitative descriptive approach and purposive sampling to recruit individuals who were interested or uninterested in using the FoodRx incentive. Semi-structured interviews were guided by the theoretical framework of acceptability, and corresponding interview transcripts were analysed using differential qualitative analysis guided by the socioecological model. SETTING: Individuals living in Alberta, Canada. PARTICIPANTS: In total, fifteen adults with T2DM and experiences of household food insecurity. RESULTS: 5). We identified four themes that captured factors that influenced users' prospective acceptability: (i) participants' confidence, views and beliefs of FoodRx design and delivery and its future use (intrapersonal), (ii) the shopping routines and roles of individuals in participants' social networks (interpersonal), (iii) access to and experience with food retail outlets (community), and (iv) income and food access support to cope with the cost of living (policy). CONCLUSION: Future healthy food prescription programs should consider how factors at all levels of the socioecological model influence program acceptability and use these data to inform program design and delivery.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».