“What Can I Eat?” Healthy Choices for American Indian and Alaska Native Adults With Type 2 Diabetes: Outcomes From a Randomized Waitlist-Controlled Trial of a Diabetes Nutrition Education Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the "What Can I Eat?": Healthy Choices for American Indian and Alaska Native Adults With Type 2 Diabetes (AI/AN WCIE) intervention. DESIGN: Pilot randomized waitlist-controlled trial. Recruitment through diabetes registries and randomized to either the immediate intervention (n = 35) or waitlist control group (n = 25). Immediate arm started classes immediately on randomization; waitlist arm started classes 3 months after randomization. SETTING: Classes were taught synchronously online by registered dietitian nutritionists at 5 reservation-based or urban intertribal clinical sites nationwide in 2021. PARTICIPANTS: American Indian and Alaska Native adults with type 2 diabetes (n = 60). INTERVENTION: Topics in AI/AN WCIE classes include: the Diabetes Plate, sugar-sweetened beverages, decreasing sodium, increasing consumption of healthful traditional Native foods. Class activities included didactic sessions, hands-on interactive learning, physical activity, mindful eating, and goal setting. MAIN OUTCOME MEASURE: Diabetes nutrition self-efficacy, behavior, and clinical measures. ANALYSIS: Linear mixed models examined change in outcomes from baseline to 1 month and 3 months by randomization group. By 3 months, immediate intervention participants had completed the classes; the waitlist control group had not yet begun the intervention. RESULTS: After 3 months, confidence in using the Diabetes Plate (β = 0.80 [95% confidence interval (CI), 0.56-1.03], P < 0.001) and healthy nutrition behavior (β = 0.88 [95% CI, 0.57-1.19], P = 0.004) improved significantly in the immediate intervention group but not in the waitlist control group; confidence in making healthy nutrition choices (β = 0.65 [95% CI, 0.43-0.88], P = 0.02) improved significantly more in the immediate intervention group than in the waitlist control group. No significant changes were identified in clinical outcomes. CONCLUSIONS: The AI/AN WCIE program enhanced self-efficacy and healthful nutrition choices among adults with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».