Effectiveness of a Participatory and Culturally Tailored Learning Program for Coronavirus Prevention in Muslim Older Adults With Hypertension and Diabetes: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Respiratory infections have increased globally over time, with older adults being the most susceptible demographic. Programs based on cultures and experiences strongly correspond with useful, real-world applications. Objective: This study evaluated a participatory and culturally based learning program's effect on awareness, knowledge, and preventive behaviors regarding coronavirus and health care among Muslim older adults with hypertension and diabetes in Thailand. Methods: The quasi-experimental study used a 2-group pretest-posttest design with participants aged 60-80 years with hypertension and diabetes. The sample included 35 in the experimental group and 32 in the control group. An interactive 6-week learning program focusing on coronavirus prevention and health care was developed by incorporating Muslim cultural perspectives and Kolb experiential learning model, alongside standard care. The control group received only standard care. Data were collected via a questionnaire covering general information, awareness, knowledge, and preventive behaviors related to coronavirus prevention and health care. The content validity indices of sections II, III, and IV were 0.98, 0.99, and 0.96, respectively. The Cronbach α coefficients of awareness and behaviors were 0.89 and 0.86, respectively, while the KR-20 for knowledge was 0.86. Data analysis was conducted using the t test, Mann-Whitney U test, and Wilcoxon signed-rank test. Results: The results indicated that, after participating in the program, the awareness, knowledge, and preventive behaviors related to coronavirus and health care among older adults in the experimental group significantly improved compared to their preprogram levels and to those in the control group, with a P value <.01. Conclusions: The program effectively improved coronavirus prevention and health care among Muslim older adults. It could be broadly applied in similar contexts and to other severe respiratory diseases.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».