Understanding Academic Clinicians' Decision Making for the Treatment of Childhood Obesity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle