A systematic review of prevention strategies for type 2 diabetes in First Nations children and young people
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a high prevalence of type 2 diabetes (T2D) in First Nations populations worldwide, increasingly at younger ages. This review aims to identify interventions for the prevention of T2D in First Nations children and young people aged 4-25 years. METHODS: A systematic search of both published and unpublished literature until March 2024 was performed using 15 electronic databases, including MEDLINE, CINAHL, EMBASE, Scopus, Cochrane Library, ATSIHealth, OpenGrey and specific First Nations databases. Eligible studies included First Nations participants aged 4-25 years without T2D, exploring interventions to prevent T2D. Outcomes included knowledge of diabetes, anthropometry and physiology, diet and nutrition, physical activity, glycemic indicators and psychosocial indicators. RESULTS: Fourteen pre-post exposure non-controlled studies were included, evaluating nine programs. Programs were culturally adapted and primarily school-based, focusing on individual-level behaviour modification in nutrition and physical activity. Most studies assessing knowledge outcomes reported improvement. There were inconsistent findings regarding impacts on dietary intake and glycemia. One home-based program achieved improvements across a range of outcomes, including body mass index, physical activity and psychosocial scores. CONCLUSION: Despite the increasing prevalence of T2D in First Nations children and young people, evidence of effective preventive strategies within these populations remains limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».