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Enregistrement W2734564588 · doi:10.1111/cob.12202

Walking in the shoes of caregivers of children with obesity: supporting caregivers in paediatric weight management

2017· article· en· W2734564588 sur OpenAlexafffund
Ian Zenlea, Bronwyn Lennox Thompson, Dianne Fierheller, Julie Green, C. Ulloa, Alexandra Wills, Elizabeth Mansfield

Notice bibliographique

RevueClinical Obesity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésMedicineSession (web analytics)FeelingWeight managementObesityBlamePeer supportFamily medicineNursingWeight lossPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To incorporate the perspectives and experiences of family caregivers of children with obesity, the KidFit Health and Wellness Clinic, a paediatric weight management programme, embedded feedback opportunities into various stages of programme development. Caregivers were eligible to participate if their children had completed initial 4-week group-based pilot programming or were currently receiving treatment in 10 or 12 week group-based programming. Data were collected through feedback session discussions, audio-recorded, transcribed verbatim and analysed thematically. In total, 6 caregivers participated in the pilot group feedback session and 32 caregivers participated in the structured group feedback sessions. Caregivers reported that healthy lifestyle strategies first communicated by clinic staff to children during group sessions provided expert validation and reinforcement when discussing similar messages at home. Caregivers reported feeling isolated and blamed for causing their children's obesity and appreciated the supportive forum that group-based programming provided for sharing experiences. Since experiences of blame and isolation can burden caregivers of children with obesity, paediatric weight management programmes might consider including peer support opportunities and discussion forums for ongoing social support in addition to education about lifestyle change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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