Improving diet, self-rated health, & BMI for older adults with a student-led health education intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults in Alaska make up the fastest growing population in the state and face some of the greatest provider shortages in the country. Research suggests that older adults may respond better to positive, hopeful information that aligns with their desires and goals for the future. Therefore, we designed and delivered a 15-week, student-led health intervention using Persuasive Hope Theory to 39 older adults to increase feelings of hope and improve health. Our research question was: Did self-efficacy, fruit and vegetable intake, physical activity, self-rated health, or BMI improve significantly as a result of the program? Dependent sample t-tests revealed that the number of servings of fruit and vegetables consumed increased significantly after the program compared to before the program (p<.01). BMI was also statistically significantly lower after the program compared to before the program (p<.05) and participants’ self-rated health was significantly higher after the program compared to before the program (p<.01). There was no significant difference in self-efficacy or physical activity levels over time. A power analysis was conducted using G*Power version 3.1.9.7 that indicated the required sample size to achieve 80% power at a significance criterion of α = 0.5, is N = 27 for a dependent sample t-test. Despite the use of a small, convenience sample, results indicate that participants were satisfied with the student-led intervention that significantly helped to decrease BMI and increase fruit and vegetable intake and self-rated health among the sample population, which can serve as a model for other hope-based, intergenerational healthy aging initiatives.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».