Use of electronic dietary assessment tools in primary care: an interdisciplinary perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary assessment can be challenging for many reasons, including the wide variety of foods, eating patterns and nutrients to be considered. In team-based primary care practice, various disciplines may be involved in assessing diet. Electronic-based dietary assessment (e-DA) instruments available now through mobile apps or websites can potentially facilitate dietary assessment. Providers views of facilitators and barriers related to e-DA instruments and their recommendations for improvement can inform the further development of these tools. The objective of this study was to explore provider perspectives on e-DA tools in mobile apps and websites. METHODS: The exploratory sequential mixed methods design included interdisciplinary focus groups followed by a web-based survey sent to Family Health Teams throughout Ontario, Canada. Descriptive and bivariate analyses were completed. Focus group transcripts contributed to web-survey content, while interpretive themes added depth and context. RESULTS: 11 focus groups with 50 providers revealed varying perspectives on the use of e-DA for: 1) improving patients' eating habits; 2) improving the quality of dietary assessment; and, 3) integrating e-DA into the care process. In the web-survey 191 respondents from nine disciplines in 73 FHTs completed the survey. Dietitians reported greater use of e-DA than other providers (63% vs.19%; p = .000) respectively. There was strong interest among disciplines in the use of e-DA tools for the management of obesity, diabetes and heart disease, especially for patient self-monitoring. Barriers identified were: patients' lack of comfort with using technology, misinterpretation of e-DA results by patients, time and education for providers to interpret results, and time for providers to offer counselling. CONCLUSIONS: e-DA tools in mobile apps and websites may improve dietary counselling over time. Addressing the identified facilitators and barriers can potentially promote the uptake of e-DA into clinical practice.
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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».