Identifying and Mapping Canadian Registered Dietitians’ Perceptions and Knowledge of, and Experiences with, Weight-Related Evidence in Nutrition Care: A Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this scoping review is to identify and map the currently available peer-reviewed and grey literature exploring Canadian registered dietitians’ (RDs’) perceptions and knowledge of, and experiences with, weight-related evidence in nutrition care. Introduction: Weight, skin fold calipers, body mass index (BMI), and other means of measuring and describing body size, have been associated with risk, progression, and nutrition intervention success with several disease states. Interpretation and application of weight-related evidence can be impacted by several non-medical factors, including practitioner perspective, evidence interpretation and application, lived experience, and bias. Each of these outcomes may differ between RDs and are not easily described or understood. Inclusion Criteria: Original peer-reviewed studies and grey literature published in English that explore Canadian RDs’ perceptions of, knowledge of, and experiences with weight-related evidence in nutrition care will be included. Methods: Following the JBI scoping review design and associated methodology, including the three-step search strategy process, four databases will be searched: CINAHL (EBSCO), MEDLINE (Ovid), Embase (Elsevier), and Scopus (Elsevier). Grey literature will be searched using Google Scholar, Google, and Microsoft Bing, and a search strategy specific to grey literature has been developed in partnership with the research team’s librarian (MR). Screening and extraction will be led by two independent reviewers (RW, AM), and conflicts will be resolved either by discussion or through a third reviewer (SG). Data will be presented using diagrams and/or tables, including a narrative summary. The Delphi method will be used for community consultation, that will occur throughout this study.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».