Physician-related predictors of referral for multidisciplinary paediatric obesity management: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is recommended that primary care-based physicians refer children with overweight and obesity to multidisciplinary paediatric obesity management, which can help to improve weight and health. OBJECTIVE: To determine predictors of referral to multidisciplinary paediatric obesity management. METHODS: This retrospective, population-level study included physicians who could refer 2-17 years old with a body mass index ≥85th percentile to one of three multidisciplinary paediatric obesity management clinics in Alberta, Canada. Physician demographic and procedural data were obtained from Practitioner Claims and Provider Registry maintained by Alberta Health from January 2014 to December 2017. Physician characteristics were compared based on whether they did or did not refer children for obesity management. Univariable and multivariable logistic regression models analysed associations between physician characteristics and referral making. RESULTS: Of the 3863 physicians (3468 family physicians, 395 paediatricians; 56% male; 49.3 ± 12.2 years old; 22.3 ± 12.6 years since graduation) practicing during the study period, 1358 (35.2%) referred at least one child for multidisciplinary paediatric obesity management. Multivariable regression revealed that female physicians (versus males) [odds ratio (OR): 1.68, 95% confidence interval (CI): 1.46-1.93; P < 0.0001], paediatricians (versus family physicians) (OR: 4.89, 95% CI: 3.85-6.21; P < 0.0001) and urban-based physicians (versus non-urban-based physicians) (OR: 2.17, 95% CI: 1.79-2.65; P < 0.0001) were more likely to refer children for multidisciplinary paediatric obesity management. CONCLUSIONS: Approximately one-third of family physicians and paediatricians referred children for multidisciplinary paediatric obesity management. Strategies are needed to improve referral practices for managing paediatric obesity, especially among male physicians, family physicians and non-urban-based physicians as they were less likely to refer children.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».