Can physicians accurately predict which patients will lose weight, improve nutrition and increase physical activity?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician counselling may help patients increase physical activity, improve nutrition and lose weight. However, physicians have low outcome expectations that patients will change. The aims are to describe the accuracy of physicians' outcome expectations about whether patients will follow weight loss, nutrition and physical activity recommendations. The relationships between physician outcome expectations and patient motivation and confidence also are assessed. METHODS: This was an observational study that audio recorded encounters between 40 primary care physicians and 461 of their overweight or obese patients. We surveyed physicians to assess outcome expectations that patients will lose weight, improve nutrition and increase physical activity after counselling. We assessed actual patient change in behaviours from baseline to 3 months after the encounter and changes in motivation and confidence from baseline to immediately post-encounter. RESULTS: Right after the visit, ~55% of the time physicians were optimistic that their individual patients would improve. Physicians were not very accurate about which patients actually would improve weight, nutrition and physical activity. More patients had higher confidence to lose weight when physicians thought that patients would be likely to follow their weight loss recommendations. CONCLUSIONS: Physicians are moderately optimistic that patients will follow their weight loss, nutrition and physical activity recommendations. Patients might perceive physicians' confidence in them and thus feel more confident themselves. Physicians, however, are not very accurate in predicting which patients will or will not change behaviours. Their optimism, although helpful for patient confidence, might make physicians less receptive to learning effective counselling techniques.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».