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Enregistrement W3009033899 · doi:10.3148/cjdpr-2020-004

Knowledge of Sugars Consumption and the WHO Sugars Guideline among Canadian Dietitians and Other Health Professionals

2020· article· en· W3009033899 sur OpenAlexaffvenueabout
Flora Wang, Chiara DiAngelo, Sandra Marsden, Laura Pasut, David D. Kitts, Nick Bellissimo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of British ColumbiaCanadian Sugar Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineHealth professionalsFamily medicineConsumption (sociology)TerminologyNursingHealth carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The objective was to assess knowledge related to sugars consumption and World Health Organization (WHO) sugars guideline among Canadian dietitians and other health professionals. Methods: A multiple-choice style survey was administered at Dietitians of Canada and Canadian Diabetes Association conferences in 2014. Results: The study showed that only 12% of the surveyed respondents (n = 335) in 2014 were able to correctly identify the amount of added sugars consumed by Canadians, whereas two-thirds overestimated this amount. About 10% of the respondents knew that the 10% guideline by WHO for free sugars was based on evidence related to dental caries. Registered dietitians had relatively better knowledge of Canadian sugars consumption (P = 0.003), but not of the WHO free sugars guideline compared with other surveyed health professionals such as medical doctors or nurses. Conclusions: Knowledge gaps existed among surveyed Canadian health professionals on topics related to sugars consumption and the WHO sugars guideline. Future research should focus on tools to support better communication of sugars guideline and consistent use of sugars terminology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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