MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387408136 · doi:10.3390/nu15194272

Standard Patient History Can Be Augmented Using Ethnographic Foodlife Questions

2023· article· en· W4387408136 sur OpenAlexaff
June Jo Lee, John Wesley McWhorter, Gabrielle Bryant, Howard Zisser, David M. Eisenberg

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyMedicinePsychologySociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between what and how individuals eat and their overall and long-term health is non-controversial. However, for decades, food and nutrition discussions have often been highly medicalized. Given the significant impact of poor nutrition on health, broader discussions about food should be integrated into routine patient history taking. We advocate for an expansion of the current, standard approach to patient history taking in order to include questions regarding patients' 'foodlife' (total relationship to food) as a screening and baseline assessment tool for referrals. We propose that healthcare providers: (1) routinely engage with patients about their relationship to food, and (2) recognize that such dialogues extend beyond nutrition and lifestyle questions. Mirroring other recent revisions to medical history taking-such as exploring biopsychosocial risks-questions about food relationships and motivators of eating may be essential for optimal patient assessment and referrals. We draw on the novel tools of 'foodlife' ethnography (developed by co-author ethnographer J.J.L., and further refined in collaboration with the co-authors who contributed their clinical experiences as a former primary care physician (D.M.E.), registered dietitian (J.W.M.), and diabetologist (H.Z.)) to model a set of baseline questions for inclusion in routine clinical settings. Importantly, this broader cultural approach seeks to augment and enhance current food intake discussions used by registered dietitian nutritionists, endocrinologists, internists, and medical primary care providers for better baseline assessments and referrals. By bringing the significance of food into the domain of routine medical interviewing practices by a range of health professionals, we theorize that this approach can set a strong foundation of trust between patients and healthcare professionals, underscoring food's vital role in patient-centered 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrientsMême sujetObesity and Health PracticesTravaux en français237 207