Personalizing obesity assessment and care planning in primary care: patient experience and outcomes in everyday life and health
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
Obesity is a complex, chronic disease, frequently associated with multiple comorbidities. Its management is hampered by a lack of translation of evidence on chronicity and pathophysiology into clinical practice. Also, it is not well understood how to support effective provider-patient communication that adequately addresses patients' personal root causes and barriers and helps them feel capable to take action for their health. This study examined interpersonal processes during clinical consultations, their impacts, and outcomes with the aim to develop an approach to personalized obesity assessment and care planning. We used a qualitative, explorative design with 20 participants with obesity, sampling for maximum variation, to examine video-recorded consultations, patient interviews at three time points, provider interviews and patient journals. Analysis was grounded in a dialogic interactional perspective and found eight key processes that supported patients in making changes to improve health: compassion and listening; making sense of root causes and contextual factors in the patient's story; recognizing strengths; reframing misconceptions about obesity; focusing on whole-person health; action planning; fostering reflection and experimenting. Patient outcomes include activation, improved physical and psychological health. The proposed approach fosters emphatic care relationships and sensible care plans that support patients in making manageable changes to improve health.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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