Health advice and education given to overweight patients by primary care doctors and nurses: A scoping literature review
Notice bibliographique
Résumé
Health advice for overweight patients in primary care has been a focus of obesity guidelines. Primary care doctors and nurses are well placed to provide evidence based preventive health advice. This literature review addressed two research questions: 'When do primary care doctors and nurses provide health advice for weight management?' and 'What health advice is provided to overweight patients in primary care settings?' The study was conducted in the first half of 2018 and followed Arksey and O'Malley (2005) five stage framework to conduct a comprehensive scoping review. The following databases were searched: Emcare, Ovid, Embase, The Cochrane library, Proquest family health, Health source (nursing academic), Joanna Briggs Institute EBP database, Medline, PubMed, Rural and remote, Proquest (nursing and allied health) and TRIP using search term parameters. Two hundred and forty-eight (248) articles were located and screened by two reviewers. Twenty-three research papers met the criteria and data were analysed using a content analysis method. The results show that primary care doctors and nurses are more likely to give advice as BMI increases and often miss opportunities to discuss weight with overweight patients. Body Mass Index (BMI) is often wrongly categorised as overweight, when in fact it is in the range of obese, or not recorded and when health advice is given, it can be of poor quality. Few studies on this topic included people under 40 years, practice nurses as the focus and those with a BMI of 25-29.9 without a risk factor. A 'toolkit' approach to improve advice and adherence to evidence based guidelines should be explored in future research.
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».