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Enregistrement W2891056634 · doi:10.3928/24748307-20180803-01

Patient and Professional Perspectives on Nutrition in Chronic Respiratory Disease Self-Management: Reflections on Nutrition and Food Literacies

2018· article· en· W2891056634 sur OpenAlexafffundabout
Roya Hakami, Doris E. Gillis, Iraj Poureslami, J. Mark FitzGerald

Notice bibliographique

RevueHLRP Health Literacy Research and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensStornoway Diamond (Canada)St. Francis Xavier UniversityVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésThematic analysisHealth literacyNutrition EducationContext (archaeology)Self-managementLiteracyMedicineDisease managementPsychologyQualitative researchGerontologyMedical educationHealth careHealth management systemAlternative medicinePedagogyPathologyPolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nutrition literacy (NL) and food literacy (FL) have emerged as distinct forms of the multifaceted concept of health literacy (HL). Despite convincing evidence that changes in dietary behavior can improve health, the role of nutrition in supporting self-management in patients with chronic respiratory disease tends to be overlooked. Objective: This study examined patient and key informant (health care professionals, researchers, and policymakers) perspectives on nutrition in the context of self-management practices in asthma and chronic obstructive pulmonary disease with implications for NL and FL. Methods: Data were collected during 16 focus groups with 93 English- and French-speaking patients in the Canadian Provinces of British Columbia, Ontario, and Quebec, and in-depth interviews with 45 key informants mainly from Canada. Participants' comments, including dietary perception keywords, were extracted and classified using NVivo software. Thematic analysis was applied. Key Results: Patients' perspectives on nutrition reflected three broad themes: (1) importance of nutrition knowledge in self-management, (2) applying nutrition knowledge in self-management, and (3) challenges in applying nutrition knowledge in self-management. Embedded within the third theme were six sub-themes: Limitations in “accessing nutrition information,” “understanding nutrition information,” “basic literacy skills,” and “ability to act on nutrition information,” along with “lack of supports to act on nutrition information,” and “competing daily demands in mealtime and medication management.” Although less than 10% of key informants provided nutrition-relevant comments, their comments reinforced patients' concerns about barriers to accessing, understanding, and using nutrition information in self-management. Conclusions: Our findings suggest that more attention be directed to nutrition in the self-management of chronic respiratory disease and warrant further research on the roles of NL and FL in this health practice context. Such research could also contribute to the broader agenda of understanding NL and FL and applying them as subconcepts of HL in chronic disease self-management interventions. [ HLRP: Health Literacy Research and Practice . 2018;2(3):e166–e174.] Plain Language Summary: Growing evidence supporting the role of diet in chronic disease calls for more attention to nutrition literacy. This study explored patient and key informant viewpoints on engaging with nutrition information in self-management of chronic lung disease. Findings suggest patients encounter many challenges in accessing, understanding, and acting on relevant nutrition information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,415 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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