Understanding Attrition in the South African Integrated Intervention for Diabetes Risk After Gestational Diabetes (IINDIAGO) Study: A Qualitative Study of Postpartum Lifestyle Intervention Disengagement
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aims Lifestyle interventions can benefit women with gestational diabetes (GDM) to manage the condition during pregnancy and reduce future health risks including the risk of progression to Type 2 diabetes (T2DM). However, future benefits may only be realised if women engage with the intervention (coaching, educational materials, ongoing risk assessment and monitoring) after the birth of the child. The aim of this study was to explore the factors influencing women's attrition from a lifestyle intervention study (IINDIAGO—Integrated Health System Intervention aimed at reducing Type 2 Diabetes risk in women after Gestational diabetes) in South Africa. Methods This cross‐sectional exploratory descriptive qualitative study was conducted with women recruited from the intervention arm of the IINDIAGO study and living in a low‐income neighbourhood (Soweto). Participants were divided into two groups: Group A ( n = 11 who remained engaged with the study and received ≥ 40% of the intervention) and Group B ( n = 15 who had disengaged from the study and received < 30% of the intervention). Semi‐structured interviews were conducted telephonically, with interviews recorded, transcribed, and analysed using inductive and deductive methods. Results Women who remained engaged (Group A) frequently reported the perceived intervention benefits including health education, reduced diabetes risk, and positive relationships with the study team. In contrast, women in Group B who had disengaged highlighted multiple challenges and competing demands related to their personal situations, including the cost of travel to the study site and the impact of the COVID‐19 pandemic, that hindered their continued participation. Conclusions Successful implementation of postpartum lifestyle interventions for women who experience GDM and are at high risk of converting to T2DM after the pregnancy are critical. However, interventions in the postnatal period must be tailored to the contextual realities of new mothers facing multiple demands with limited resources to facilitate continued access and engagement.
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».