Regional differences in type 2 diabetes prevention priorities for women with previous gestational diabetes: A multi-methods consensus study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify values, principles, and research priorities for type 2 diabetes mellitus (T2DM) prevention in women with previous gestational diabetes mellitus (GDM) across five regions, and evaluate the appropriateness of modified Delphi and nominal group consensus methods in diverse cultural settings. STUDY DESIGN: Mixed-methods. METHODS: Health professionals and women with previous GDM from five regions were invited to participate in the priority-setting activities according to a modified Delphi process and nominal group technique. The Child Health and Nutrition Research Initiative was used to develop the assessment criteria, which included answerability, effectiveness, deliverability, the maximum potential for improving the health and well-being of postpartum mothers, and the effect on equity. Participants ranked items in three rounds of the Delphi process. Evaluation surveys and semi-structured interviews were conducted to understand participants' experiences of the process. RESULTS: Fifty health professionals and 50 women with previous GDM participated in the priority-setting process and evaluation survey, with 11 individuals also taking part in interviews. Regional differences emerged in priority rankings for values and principles. Africa emphasised cost-effectiveness and capacity building; the Americas prioritised people-centred approaches and continuity of care; Asia focused on equity-driven services and family support; Europe highlighted combating misinformation; Oceania emphasised planning skills. Consensus methods were feasible and acceptable across the regions. CONCLUSION: T2DM prevention priorities for women with a history of GDM vary across geographical regions, suggesting a need for local and tailored approaches for effective implementation. Consensus approaches involving the community in implementation efforts are acceptable across diverse geographical contexts.
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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 | 0,001 |
| 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 ».