Current practice, perceived barriers and resource needs related to measurement of dietary intake, analysis and interpretation of data: A survey of Australian nutrition and dietetics practitioners and researchers
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To inform future training and professional development for individuals who measure, analyse and interpret dietary intake data. METHODS: A cross-sectional online survey was distributed via e-newsletter to members of Dietitians Australia, Dietitian Connection and Nutrition Society Australia. The survey included 37 questions on three key areas of practice: (a) methods used to assess dietary intake, (b) barriers faced when conducting dietary intake assessment and (c) resources needed to optimise collection, analysis and interpretation of dietary intake data. RESULTS: Of 173 responses, 103 respondents provided complete data over 2 weeks. Of these, 76% were APDs. The majority (90%) indicated that dietary assessment was important in their role. Respondents (63%) undertook dietary assessments to inform individual/patient care. When assessing intakes, the majority (79%) were interested in examining food/food group intakes. Paper based methods were most commonly used and diet histories, food frequency questionnaires and 24-hour recalls were the most frequently used methods. The biggest barrier identified to implementing dietary assessment methods into practice was participant burden. Over a third of respondents reported they had received specific training on selecting an appropriate dietary assessment method. The majority of respondents (83%) believed having access to a dietary assessment methods toolkit would be useful. CONCLUSION: Survey findings provide insight into the need for further capacity building strategies, including professional development to improve collection, analysis and interpretation of dietary intake for Australian nutritionists and dietitians. The creation of online resources could help overcome identified barriers and provide a link to best practice methodologies and contemporary tools.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».