Preventing type 2 diabetes among Indigenous youth: A systematic review of community-based interventions
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was conducted to assess evidence on effectiveness of community-based interventions promoting wellbeing and prevention of type 2 diabetes (T2D) among Indigenous youth. A convergent, segregated, mixed methods approach was used, with six databases and four grey literature sites searched from inception to May 2022. Articles selected for inclusion were about community-based interventions related to T2D prevention with Indigenous youth that evaluated effectiveness or youth experience published in English. Reference lists were also searched for relevant sources. Seven quantitative research articles met the inclusion and quality assessment criteria. No qualitative articles were identified. The results were synthesised through narrative analysis, while meta-analysis was not possible due to heterogenous study designs. Common foci across interventions included promoting physical wellness, improving physical activity and healthy eating patterns, enhancing knowledge, and psychosocial wellness. Interventions deemed effective addressed multiple areas, were school-based, and operated for at least a year. Findings support multi-strategy, community-based interventions implemented over longer periods of time. However, gaps in research and reporting included the extent to which interventions are culturally informed and based on community-driven priorities. Future research should include Indigenous, mixed and qualitative methods and Indigenous-driven measures of success to better understand effectiveness in alignment with Indigenous worldviews.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».