Providers’ involvement of blended families in pediatric weight management programs.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Family based interventions are the standard for pediatric weight management programs (PWMPs), yet the details of how to involve additional family members, when youth are part of blended families (i.e., step families) or reside in multiple households is not well understood. The objective of this study is to describe how providers involve blended families and multiple households in PWMPs. METHOD: A cross-sectional exploratory survey was conducted of providers at PWMPs in the United States and Canada. The survey questions included had both multiple choice and open-ended responses. Univariate analyses were conducted. RESULTS: 71 providers participated, representing 47 centers/clinics. The majority (96%) reported assessing multiple households, most often during the medical history. Providers reported including the primary caretakers at all known residences (59%), but not immediate family members beyond the primary caretakers. Providers reported adapting dietary (88%) and physical activity (77%) recommendations to accommodate multiple households. The most frequent adaptations included the goals at each family/household, adjustments on a per family basis or based on family resources, and making materials available to all family members. The most frequent challenges in extending treatment plans to multiple households included one caretaker/household not willing to participate or being present at visits, and inconsistency between households. Despite providers reporting that they assess multiple households, they did not have a formal interview template or form to use in assessments (27%). DISCUSSION: Providers recognize the challenges and complexity that blended families present with in obesity treatment. Further research is need to increase provider assessment and involvement of blended families and the extension of goals and treatment plans to multiple homes. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».