Perceptions and experiences of early-adopting registered dietitians in integrating nutrigenomics into practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the perceptions and experiences of early adopters of the technology. Design/methodology/approach Registered dietitians (RDs) (n=14) were recruited from the UK, Canada, South Africa, Australia, Mexico and Israel. Six qualitative interviews and two focus groups were conducted online using a conference calling platform. Data were recorded, transcribed and thematically analyzed. Findings Early adopters of nutrigenomics (NGx) were experienced, self-efficacious RDs who actively sought knowledge of NGx through communication with one another and the broader scientific community. They considered NGx an extension of current practice and believed RDs had the skills to deliver it. Perceived barriers to widening the application of NGx were linked to skepticism among the wider dietetics community. Proliferation of unregulated websites offering tests and diets was considered “pseudoscience” and detrimental to dietetics fully embracing NGx. Lack of a sustainable public health model for the delivery of NGx was also perceived to hinder progress. Results are discussed with reference to “diffusion of innovation theory.” Originality/value The views of RDs who practice NGx have not been previously studied. These data highlight requirements for future dietetic training provision and more inclusive service delivery models. Regulation of NGx services and formal recognition by professional bodies is needed to address the research/practice translation gap. Further research is required to inquire as to the views of the wider dietetics profession.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».