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Enregistrement W2180726840 · doi:10.1089/chi.2015.0031

Understanding Academic Clinicians' Decision Making for the Treatment of Childhood Obesity

2015· article· en· W2180726840 sur OpenAlexaffabout
Karen Bailey, Charles Cunningham, Julia Pemberton, Heather Rimas, Katherine M. Morrison

Notice bibliographique

RevueChildhood Obesity · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildhood obesityObesityMedicinePsychologyGerontologyDevelopmental psychologyPediatricsFamily medicineOverweightInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although most clinicians agree that obesity is a major problem, treatment rates remain low. We conducted this discrete choice experiment (DCE) to understand academic clinicians' decisions in treating childhood obesity. METHODS: A total of 198 academic pediatric surgeons, pediatricians, family physicians, and allied health professionals were recruited from 15 teaching hospitals across Canada to participate in this DCE. Participants completed 15 tasks choosing between three obesity treatment scenarios to identify the scenario in which they would most likely treat pediatric obesity. RESULTS: Latent class analysis revealed two classes with early intervention and late intervention preferences. Participants in the early intervention group (30%) were sensitive to variations in patient and family support. They would likely intervene if patients were obese, with normal lipid levels, were prediabetic, had high blood pressure, and when obesity was lifestyle associated. Late intervention clinicians (70%) were more likely to intervene if patients were morbidly obese, had abnormal lipid levels, required insulin for diabetes, had very high blood pressure, or when obesity impacted the patient's mental health. Simulations predicted that increasing colleague support for intervention, providing expert consultation, and mobilizing multidisciplinary support would increase the likelihood of treating pediatric obesity earlier from 16.1% to 81.5%. CONCLUSIONS: This DCE was implemented to understand the factors clinicians use in making decisions. Most academic clinicians choose to intervene late in the clinical course when more-severe obesity-related morbidities are present. Increased support from colleagues, expert consultation, and multidisciplinary support are likely to lead to earlier treatment of obesity among academic clinicians caring for children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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