Impact of Non-Pharmacological Interventions in Indigenous Populations with Diabetes Mellitus on Cardiovascular and Kidney Disease: A Scoping Review Using the REAIM Framework
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus is a common cause of mortality from cardiovascular (CV) and kidney diseases. This scoping review utilized the RE-AIM (reach, efficacy, adoption, implementation, and maintenance) framework to assess the impact of nonpharmacological interventions on CV and kidney health outcomes (KHO) in Indigenous populations Methods: We searched Medline, Embase, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, PsycINFO and other grey literature to identify studies that used nonpharmacological interventions (exercise, nutrition, telehealth, educational, health worker, and cultural) to achieve improved glycaemic control, and reduction of clinical or laboratory markers of CV or KHO in Indigenous communities Results: Our search yielded 7,692 studies, from which 35 studies were selected. Culturally appropriate interventions were mostly utilized (77.1%); telehealth programs were least utilized (8.6%). Clinical and laboratory indices of CV and KHO were infrequently assessed (KHO assessed in 40%); improved kidney function was reported in 10.5% of health worker interventions. (Table 1). Reporting of items of the RE-AIM framework showed that internal validity items were more frequently reported than those of external validity: reach (60%), efficacy (52.1%), adoption (46.1%), implementation (41.9%), and maintenance (37.2%) (Table 2)Table 1Table 2Conclusions: Due to the high prevalence of CV and kidney diseases in diabetic patients of Indigenous groups, studies using diabetes interventions need to report more items of external validity to allow the findings of such interventions to be translatable into practice
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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 | 0,025 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».