Toward Evidence-based, Client-centred Nutrition Education Guidelines: Dietitian and Consumer Survey Results
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Dietitian and consumer perspectives on nutrition education needs and preferences were explored, as these relate to health status METHODS: Phases 1 and 2 of a three-phase, mixed-methods study are reported. Phase 1 was a national online survey of dietitians, which was designed to inform the development of a consumer survey (Phase 2). Consumers responded to an online survey about their demographics, medical conditions, and nutrition education needs (what they wanted to learn) and preferences (how they wanted to learn). Phase 3 involved teleconferenced discussion groups with dietitians across Canada to develop guidelines for nutrition education. RESULTS: Dietitian respondents (n=441) perceived that consumer health status was important in predicting needs and preferences for nutrition education; emotional support was considered most important for consumers with life-altering medical conditions. Consumers (n=680) expressed interest in an array of nutrition education approaches; cooking tips, recipes, and supplement advice were the most popular. Respondents with and without medical conditions had similar nutrition education needs and preferences. CONCLUSIONS: Because of the complexity of nutrition education and consumers' preference for a spectrum of approaches and delivery methods, evidence-based nutrition education guidelines are important to inform dietetics training for the provision of client-centred nutrition education.
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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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».