Promoting lifestyle changes in patients with prediabetes from African-Caribbean backgrounds in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diabetes is a non-communicable disease where the patient's glucose level in the blood is too high. Diabetes is prevalent among ethnic minority groups in the United Kingdom (UK). Type 2 diabetes is a major cause of premature mortality in England. Unfortunately, the lifestyle of these minority groups has become a barrier to diabetes healthcare treatment. The timely intervention of programmes targeting risk factors associated with diabetes may reduce the prevalence of diabetes among these ethnic minority groups. This review critically explores and identifies barriers that hinder specific African-Caribbean groups from accessing diabetes healthcare and how nurses can promote lifestyle changes in patients with prediabetes from African-Caribbean backgrounds. DESIGN: An extended literature review (ELR). The process consisted of a search of key databases and other nursing and public health journal articles with the keywords defined in this extended review (prediabetes, diabetes, lifestyle of Afro-Caribbean). Thematic analysis is then applied from a socio-cultural theoretical lens to interpret the selected articles for the review. RESULTS: Three main barriers were identified: (a) the strong adherence to traditional diets, (b) a wrong perception about diet management and (c) 'Western medication' as a key barrier that hinders effective diabetes management in ethnic minorities, including the African-Caribbean in the UK. CONCLUSION: To address these barriers, it is important for policymakers to prioritise well-tailored interventions for African-Caribbean groups as well as support healthcare providers with the requisite capacity to provide care.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».