Exploring factors affecting attendance in a diabetes prevention program amongst first-generation Afghan immigrants residing in the Okanagan region of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Background: As global immigration escalates, host nations must adapt to the diverse needs of new arrivals (Chand & Tung, 2019; Hilado et al., 2021; WHO, 2023). Immigrants forced to leave their homes often lack opportunities to learn about healthy behaviours, resources to practice health behaviours, or access proper treatment, compared to those who have not experienced forced resettlement (Hilado et al., 2021; WHO, 2023). The resettlement processes can also deteriorate health, making immigrants particularly vulnerable to non-communicable diseases like Type 2 Diabetes (T2D) (Qureshi et al., 2023; Towne et al., 2021; Wagner et al., 2020). Factors such as low socio-economic status, resettlement stress, acculturation challenges and traumatic life events may contribute to lower participation rates in diabetes prevention programs within host communities (Brown et al., 2023; Joachim-Célestin et al., 2020; Khatri & Assefa, 2022; Nieto-Martínez et al., 2023; van der Boor et al., 2020). This study aimed to understand the barriers and facilitators to attending a diabetes prevention program (DPP) amongst first-generation Afghan immigrants in the Okanagan region of British Columbia (BC) with a social constructivism lens, using the Theoretical Domain Framework (TDF) to identify key domains influencing program attendance. Methodology: 10 participants engaged in semi-structured interviews to explore perceived barriers and facilitators to diabetes prevention program attendance. Data were analysed abductively, with TDF as the deductive framework and Braun and Clarke’s six phases for thematic analysis for inductive analysis (Braun & Clarke, 2006). Results: The analyses identified 146 facilitators and 39 barriers in total. The most frequently reported barriers affecting participant’s decision to attend a diabetes prevention program were coded as TDF domains: Knowledge, Environmental context and resources, and Social influence. Inductive coding resulted in three themes: 1. Deprivation of Life/Growth Opportunities, 2. Sociocultural and Environmental factors, and 3. Reciprocal community support. Conclusion: Findings of this study highlight the need for culturally tailored features in community-based diabetes prevention programs to enhance their acceptability and effectiveness in immigrant populations living in Okanagan, Canada. This study also highlights the importance of such programs in aiding immigrant integration into communities. Applying these findings can enhance program adaptation for newcomers and minorities in Canada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».