Assessing the Feasibility and Acceptability of a Virtual Food Skills and Food Sustainability Program Designed for Children Living With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the feasibility and acceptability of a virtual food skills program for children with type 1 diabetes. Methods: Forty‐three patients, aged 6–14 years with type 1 diabetes, participated in an 8‐week online programme, summerlunch+ At Home, that included weekly live cooking classes, asynchronous learning modules, and quizzes accessed through Google Classroom. Grocery delivery or gift cards were provided to all participants to support equitable access to participation. Descriptive results were summarized, and thematic analysis was performed on answers to a post‐intervention questionnaire, parent/caregivers interview transcripts, and facilitators’ field notes. Results: Participants reported having a positive experience and would recommend the programme to others. Acceptable elements included the online format, the cooking class demonstrations, and the well‐organized content. Families enjoyed the recipes, expressed an improvement in the families’ cooking skills and nutrition knowledge, and noted the program as a way to improve family bonding and reduce participants’ sense of social isolation given the opportunity of meeting peers with diabetes. The intervention also appears to increase participants’ independence, confidence, and self‐esteem. While grocery cards were easier to coordinate compared with meal kits, both were deemed acceptable by caregivers. Barriers to participation include a distracting home environment and not feeling comfortable on camera. Factors that negatively impacted satisfaction were the large age range of participants and the class timing and duration. Caregivers noted a desire for more diabetes education, enhanced peer‐to‐peer interaction, and incorporation of animal‐based protein recipes in future programmes. Conclusion: The current study demonstrates the feasibility and acceptability of the virtual summerlunch+ At Home cooking and nutrition program that was adapted for children with diabetes. Similar food skills programmes may support the development of food skills imperative to diabetes self‐management long‐term. Further research can continue to assess food literacy skills, glycemic management, and the social benefits of such interventions.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».