Survey of perceptions and educational needs of primary care providers regarding management of patients with class II and III obesity in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care providers (PCPs) are typically the primary contact for patients with obesity seeking medical and surgical weight loss interventions; however, previous studies suggest that fewer than 7% of eligible adult patients are referred to publically funded medical and surgical weight loss interventions (MSWLI). METHODS: We performed an anonymous survey study between October 2017 and June 2018 to explore the knowledge, experiences, perceptions, and educational needs of PCPs in Southeastern Ontario in managing patients with class II and III obesity. RESULTS: Surveys were distributed to 591 PCPs (n = 538 family physicians; n = 53 nurse practitioners) identified as practicing in the Southeastern Ontario and 92 (15.6%) participated. PCPs serving a rural population estimated that 14.2 ± 10.9% of patients would qualify for MSWLI compared to 9.9 ± 8.5% of patients of PCPs serving an urban population (p = .049). Overall, 57.5% of respondents did not feel competent prescribing MSWLI to patients with class II/III obesity, while 69.8% stated they had 'good' knowledge of the referral criteria for MSWLI. 22.2% of respondents were hesitant to refer patients for bariatric surgery (BS) due to concerns about postoperative surgical complications and risks associated with surgery. Only 25% of respondents were comfortable providing long-term follow up after BS, and only 39.1% had participated in continuing education on management of patients with class II/III obesity in the past 5 years. CONCLUSION: The majority of PCPs believe there is a need for additional education about MSWLI for patients with class II/III obesity. Future studies are needed to develop and compare the effectiveness of additional education and professional development around risks of contemporary BS, indications to consider referral for MSWLI, management and long-term follow-up of patients after BS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».