Obesity Management in Primary Health Care: Front-Line Providers’ Experiences and Views
Notice bibliographique
Résumé
As in the rest of the world, obesity in Oman has increased and according to World Health Organization (WHO) data, prevalence of obesity in 2008 and 2016 were 20.9% and 27% respectively. This study explores primary care physicians’ current strategies and management of obesity, attitude and perceptions towards obesity, educational needs, and their views on long-term follow up. Methods: A cross sectional study was conducted where practicing family medicine physicians from different governorates were invited to participate in an online questionnaire-based survey. Participant were invited via email and responses were kept anonymous. Responses were collected over three weeks in April 2019 and only responses that met inclusion criteria were analyzed with SPSS v22. Results: 77 complete responses met inclusion criteria and female were the majority (67.5%). Half of participants had less than 10 years of experience. Weight and BMI were recorded routinely by two-thirds of participants whereas waist- hip ratio was recorded by only 12%. Weight reduction medications were prescribed by 5.2% and 24% would refer an obese patient to Bariatric center. Main barrier to obesity management and referral was inadequate obesity specialist centers followed by short consultation times. The pathophysiology mechanism of obesity and related hormones was only known by 40.8%. Almost all participants agreed that formal obesity management training should be integrated as part of residency training. Conclusion: Despite the significant number of comorbidities related to obesity and its complications, weight, BMI and other anthropometric measures were not routinely performed. Nationally, the rate of referral to bariatric centers for evaluation is low. Boundaries and challenges do exist and need to be addressed. Obesity and weight management need to be integrated as part of Family Physicians Training Program.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».