Interprofessional Collaboration in Addressing Diet as a Common Risk Factor: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unhealthy diet is a common risk factor threatening dental and general health. Conflicting dietary advice persists among different healthcare professions, despite some shared goals, causing mystification to patients and the public. This qualitative study aimed to understand the perspectives of dentists, physicians, and dietitians in targeting unhealthy diet as a common risk factor, their experiences and barriers in addressing conflicting dietary advice, and possible ways for improving cross-professional coordination.Methods and Findings: A purposive sample of 40 dentists, physicians, and dieticians was recruited from different service sectors and joined in semi-structured interviews, which were subjected to thematic content analysis. Participants supported the common risk factor approach and suggested improving cross-professional cooperation by maximizing potentials of multidisciplinary care, engaging auxiliary/allied staff, refining electronic systems, and incorporating cutting-edge communication technologies. Inconsistent dietary advice stemmed from different treatment focuses and lack of mutual understanding and well-followed guidelines. Inconsistencies can be resolved by striking a balance for the patient’s best interest, well-informing patients, respecting patients’ autonomy, acquiring cross-professional knowledge, and conforming to shared guidelines.Conclusions: Views solicited from three healthcare professions endorsed the importance of cross-professional partnership in preventing/managing dietrelated health problems. Educators, professional bodies, and administrators share the responsibility to dispel conflicting health messages and promote better practice in dietary counselling.
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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 | 0,027 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».