Improving Health Outcomes for Oklahomans: A Mixed-Methods Evaluation of a Lifestyle Medicine Intervention Program
Notice bibliographique
Résumé
Oklahoma has a high rate of chronic disease in comparison to other states in the U.S., currently ranking among the top five worst states for heart disease, chronic lower respiratory disease, cancer, diabetes, and maternal mortality. The purpose of this study was to evaluate the lifestyle medicine (LM) program at a local hospital system in Tulsa, Oklahoma, a health system that serves a patient population with notable health disparities. This mixed-methods evaluation assessed patient data from a representative sample of 63 patients across six distinct cohorts. Quantitative data included pre/post biometric data and pre/post-self-efficacy assessment. SPSS (V29) was used to analyze all quantitative data via descriptive statistics and paired t-tests. Qualitative data were gathered via interviews and focus groups; all interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. MAXQDA was used to analyze qualitative data. Results reveal significant weight loss and significant increases in knowledge, self-efficacy, and health behavior change among patients. The findings of this study support the recommendation that Oklahomans should have increased access to LM interventions in hopes of experiencing significant shifts in improved health outcomes and reduced chronic disease risk factors for individuals and at the community level when such interventions are implemented at scale.
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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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».