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Enregistrement W4229365128 · doi:10.1186/s40795-022-00540-9

Key process features of personalized diet counselling in metabolic syndrome: secondary analysis of feasibility study in primary care

2022· article· en· W4229365128 sur OpenAlexaffabout
Paula Brauer, Dawna Royall, Airu Li, Ariellia Rodrigues, Jennifer Green, Sharon Macklin, Alison Craig, Miranda Chan, Jennifer Pasanen, Lucie Brunelle, Rupinder Dhaliwal, Doug Klein, Angelo Tremblay, Caroline Rhéaume, David M. Mutch, Khursheed N. Jeejeebhoy

Notice bibliographique

RevueBMC Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of AlbertaTrillium Health CentreUniversité LavalOntario Stroke NetworkUniversity of TorontoCanadian Nutrition SocietyUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical nutritionPrimary careKey (lock)Metabolic syndromePublic healthIntensive care medicineFamily medicineInternal medicineNursingObesityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personalized diet counselling, as part of lifestyle change programs for cardiometabolic risk conditions (combinations of prediabetes or type 2 diabetes, hypertension, dyslipidemia and high waist circumference) has been shown to reduce progression to type 2 diabetes overall. To identify key process of care measures that could be linked to changes in diet, we undertook a secondary analysis of a Canadian pre-post study of lifestyle treatment of metabolic syndrome (MetS). Diet counselling process measures were documented and association with diet quality changes after 3 months were assessed. Results of the primary study showed 19% reversal of MetS after 1 year. METHODS: Registered dietitians (RDs) reported on contact time, specific food behaviour goals (FBG), behaviour change techniques (BCT; adapted from the Michie CALO-RE taxonomy) and teaching resources at each contact. Diet quality was measured by 2005 Canadian Healthy Eating Index (HEI-C) and assessed for possible associations with individual BCT and FBG. RESULTS: Food behaviour goals associated with improved HEI-C at 3 months were: poultry more than red meat, increased plant protein, increased fish, increased olive oil, increased fruits and vegetables, eating breakfast, increased milk and alternatives, healthier fats, healthier snacks and increased nuts, with an adverse association noted for more use (> 2 times/ 3 months) of the balanced meal concept (F test; p < 0.001). Of 16 BCT, goal setting accounted for 15% of all BCT recorded, yet more goal setting (> 3 times/3 months) was associated with poorer HEI-C at 3 months (F test; p = 0.007). Only self-monitoring, feedback on performance and focus on past success were associated with improved HEI-C. CONCLUSIONS: These results identify key aspects of process that impact diet quality. Documentation of both FBG and BCT is highly relevant in diet counselling and a summary diet quality score is a promising target for assessing short-term counselling success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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