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Enregistrement W4318204437 · doi:10.3390/nu15030631

An Examination of the Practice Approaches of Canadian Dietitians Who Counsel Higher-Weight Adults Using a Novel Framework: Emerging Data on Non-Weight-Focused Approaches

2023· article· en· W4318204437 sur OpenAlexafffundabout
Kori Lichtfuss, Beatriz Franco‐Arellano, Jennifer Brady, JoAnne Arcand

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensAcadia UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésMedicineMEDLINEMedical educationFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-weight-focused approaches (NWFAs) may be used by some clinicians when working with higher-weight clients. In contrast to weight-focused approaches (WFAs), NWFAs de-emphasize or negate weight loss and emphasize overall diet quality and physical activity. The extent to which WFAs, NWFAs, or a combination of both WFAs and NWFAs are used by dietitians is unknown in Canada and globally. This study surveyed Canadian Registered Dietitians (RDs) who counsel higher-weight clients to assess which practice approaches are most commonly used, how they view the importance of weight, and how they define "obesity" for the study population. Five practice approaches were initially defined and used to inform the survey: solely weight-focused; moderately weight-focused; those who fluctuate between weight-focused/weight-inclusive approaches (e.g., used both approaches); weight inclusive and; weight liberated. Participants (n = 383; 94.8% women; 82.2% white) were recruited using social media and professional listservs. Overall, 45.4% of participants used NWFAs, 40.5% fluctuated between weight-focused/moderately weight-focused, and 14.1% used weight-focused approaches (solely weight focused and moderately weight focused). Many participants (63%) agreed that weight loss was not important for higher-weight clients. However, 81% of participants received no formal preparation in NWFAs during their education or training. More research is needed to understand NWFAs and to inform dietetic education in support of efforts to eliminate weight stigma and provide inclusive access to care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,152 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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