Telephone coaching supports exercise in people with prediabetes and diabetes: A mixed-methods study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate whether a telephone coaching intervention can help people with prediabetes and diabetes to exercise as recommended by diabetes guidelines after a lifestyle intervention. Methods: The telefone coaching intervention included problem-solving strategies to address barriers to successfully implementing an action plan to achieve exercise goals. Data were collected from January to December 2020 in Juiz de Fora, Minas Gerais, Brazil. Confidence, motivation, barriers to exercise, and weekly exercise duration were evaluated using both quantitative (questions with response options on a 0-10 Likert scale) and qualitative (open-ended questions) data, which were analyzed complementarily using mixed methods. Results: Thirty-one individuals (20 to 74 years old, 55% male, 71% type 2 diabetes) answered, on average, 4.0 ± 1.4 phone calls. The averages of confidence and motivation to exercise scores were between 8.0 to 8.7 and 7.0 to 8.9, respectively. The most frequently reported barriers to exercise were weather, pain or physical injuries, and lack of adequate space. The average self-reported time exercising was higher than 150 minutes/week in all phone calls. The main reasons for feeling confident and motivated to exercise were knowledge about exercise, joy in exercising, and benefits in physical health. Conclusion: The telephone coaching intervention can support people with prediabetes and diabetes in adhering to exercise recommendations outlined in diabetes guidelines, especially after participating in programs focused on promoting lifestyle changes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle