Patient Recommendations for Providers to Avoid Stigmatizing Weight in Rural-Based Women With Low Income
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Weight stigma has become widespread within health care and disproportionately affects women, who are under greater appearance-based scrutiny than men. It is also well established that rural-based individuals with low incomes suffer greater health disparities compared with urban, higher-income counterparts, yet studies examining recommendations for nonstigmatizing health care among higher-weight women from low-income rural settings are lacking. This study examined the experiences and recommendations of higher-weight, low-income, rural women, with the aim of improving health care for similar populations. METHODS: In-depth, semi-structured interviews were conducted in a rural region of the Midwestern United States to explore participants' recommendations for redressing stigma within health care. All participants (n=25) self-identified as higher-weight, low-income, rural women. RESULTS: All participants experienced or were aware of weight stigma within health care. Themes identified from responses were understanding patients and their situations, offering options and supplemental information, communicating effectively, taking time, and having a positive attitude. Patient recommendations focused on correcting physician biases, rapport-building, and providing holistic care. CONCLUSIONS: The findings suggest that weight stigma is prevalent within health care provided to low-income women in rural U.S. Midwest and that there are specific communication and training approaches that may reduce the prevalence of weight stigma in health care.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».