Social Determinants Influencing the Non-Adoption of Norms Favorable to the Prevention and Control of Type 2 Diabetes: Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Diet, physical activity, and body shape play an essential role in the development of type 2 diabetes (T2D) and are the social dimensions most targeted by health professionals in their practices or intervention aimed at preventing and controlling T2D. However, several interventions focus more on individual factors and less on social determinants likely to influence the adoption of dietary, body, and physical activity standards favorable to the prevention and control of T2D. This study aims to explore the social determinants influencing the rejection or adoption of dietary, bodily, and physical activity norms favorable to the prevention and control of T2D among migrants from sub-Saharan Africa. A qualitative exploratory design guided data collection and analysis. Semi-structured qualitative interviews and focus groups were conducted between October 2022 and March 2023 in Montreal and Quebec Cities. The cost of food, the difficulty of accessing certain foods, a reliable level of income, work schedules, the gazes of relatives or communities, migration policies, disappointment and stressful situations linked to migratory status, racial microaggressions, and the lack of food guides adapted to the realities of MASS were the main determinants identified by the participants. These determinants can influence the adoption of public health recommendations on diet for the prevention and control of T2D. People living with T2D obviously have an important role to play, but much of the work lies outside their control. Therefore, Preventive, clinical, or awareness-raising interventions should more consider the life and structural contexts in which these people navigate without ignoring their pre-migratory rules of dietary, body, and physical activity norms.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».