Prenatal Nutrition in Team-Based Care: Current Practices and Opportunities for Optimization of Care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe prenatal nutrition care currently delivered by Family Health Teams (FHTs) and Community Health Centres (CHCs) in Ontario, from the perspectives of health care providers, and to identify opportunities for improving care. Methods: Ten 1-hour, interdisciplinary focus groups were conducted in FHTs and CHCs, involving a total of 73 health care providers. Focus groups ranged in size from 3 to 11 team members, and at least 3 different professions participated in each group. The shared perspectives and experiences on prenatal nutrition care were collected using a semi-structured interview guide and analyzed using thematic analysis. Results: Limited time was spent on prenatal nutrition education and counselling. Two themes emerged describing gaps in care: (i) providing care in “borderline” high-risk pregnancies (i.e., impaired glucose tolerance) and (ii) providing care around gestational weight gain. Providers envisioned improving services offered by increasing preventative care, empowering providers to provide more nutrition care, facilitating patient self-care, and building a 1-stop shop “medical home”. Conclusions: This study’s findings can guide strategies to mobilize current nutritional knowledge into routine prenatal care, and the shared vision for improvement will inform the routes for new practice that are supported by health care professionals.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».