45-LB: A Qualitative Study to Understand Why People Living with Obesity and General/Family Practitioners Experience Therapeutic Inertia in Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Medical nutrition therapy and physical activity are often used exclusively for obesity treatment despite the availability of effective adjunctive interventions, including psychological intervention, pharmacological therapy, and bariatric surgery. We conducted a qualitative study through interviews with people living with obesity (PwO) and general/family practitioners (GP/FPs) to better understand the factors contributing to healthcare decision-making and therapeutic inertia in obesity management. Phone interviews were conducted by the same investigator using discussion guides informed by the Theoretical Domains Framework (TDF) . Eligibility criteria for PwO included having a BMI over 30 kg/m2. A total of 20 PwO and 20 GP/FPs across Canada were interviewed with representation across gender and ethnicity. PwO also varied in obesity classification and experience with management strategies. GP/FPs varied in practice type, local community, and awareness of the 2020 Canadian Adult Obesity Clinical Practice Guidelines. Themes related to therapeutic inertia mapped to all 14 TDF domains. Both PwO and GP/FPs often perceived obesity to be a secondary health priority that is associated with negative emotions, which had pervasive influence on obesity management. PwO were hesitant to explore new strategies due to financial barriers, access to support, and concerns of adverse side-effects, effectiveness, and sustainability of interventions that support eating and physical activity behavioral changes. GP/FPs were limited in time and resources, and were hesitant to recommend specific treatments due to concerns of risks, effectiveness, and accessibility. GP/FPs were also hesitant to make referrals due to skepticism of whether other healthcare providers can provide better care. Future research will validate these themes in a larger, national sample of PwO and GP/FPs to understand how individuals can overcome the therapeutic inertia. Disclosure D. C. Lau: Advisory Panel; Amgen Canada, Novartis Canada, Novo Nordisk Canada Inc., Board Member; Canadian Association of Bariatric Physicians and Surgeons, Consultant; Pfizer Inc., Viatris Inc., Research Support; Novo Nordisk Canada Inc., Speaker’s Bureau; AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Canadian Collaborative Research Network, CME at Sea, Eli Lilly and Company, HLS Therapeutics Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Obesity Canada. I. Patton: None. R. Lavji: Employee; Novo Nordisk Canada Inc., Stock/Shareholder; Moderna, Inc., Novo Nordisk, Pfizer Inc. A. Belloum: None. G. Ng: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc. R. Modi: Advisory Panel; Bausch Health, Canada, Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Canada Inc., Other Relationship; Takeda Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».