Weight Management for Children With Disabilities: Exploring the Perspectives of Health Care Professionals Working in Pediatric Weight Management Clinics in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background:Children with disabilities are twice as likely to have overweight/obesity than their typically developing peers. Higher weights in these individuals may compound challenges already experienced with their disability, including mobility and activities of daily living. However, children with disabilities often find it challenging accessing weight management care. It is therefore important to understand the experiences and needs of the health care professionals (HCPs) who work in specialized pediatric weight management clinics about providing weight-related care to children with disabilities. Methods:Employing an interpretive description approach, purposeful sampling was used to recruit 17 HCP participants working in pediatric weight management settings in Canada. Qualitative semistructured interviews were conducted online or via telephone. All interview recordings were transcribed and a reflexive thematic analysis approach was used to develop themes from the data. Results:Four themes were developed: (1) infrequent referrals leads to a lack of experience with children with disabilities; (2) adapting group-based clinics can be challenging; (3) perceived lack of disability-specific knowledge causes moral distress; and (4) disability-specific training and greater interdisciplinary collaboration are desired. Conclusions:This work identifies the urgent need for more evidence-based, specialized, weight-related treatment options for children with disabilities, as well as more support for HCPs working in existing programs.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».