Knowledge, attitudes, and barriers of dietitians toward screening patients for food insecurity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Global food insecurity (FI) prevalence in 2020 was 30.4%. In Israel, in 2021, it was 16.2%. FI is associated with a high prevalence of chronic diseases, more hospital admissions and visits, and a shorter lifespan. Screening for FI in the health setting is less common, despite recommendations. Methods Between July 2022 - February 2023, a mixed-methods study distributed an online survey and a request for qualitative interviews among a convenience sample of registered dietitians (RDs). The survey obtained sociodemographic characteristics and information on work experience, knowledge, attitudes, and barriers toward screening for FI. Sixty-one questions were modified from existing questionnaires. An expert committee reviewed the questions. Later, the questionnaire was pilot-tested by ten RDs and amended according to their comments on the clarity. Results Overall, 140 RDs were surveyed, and 7 RDs were interviewed. 96.7% of the participants were female, with a mean of 13.36±9.9 years of experience. 97% of RDs didn't screen for FI. 65.5% didn't know the percentage of households living with FI in Israel, and 72.1% of RDs didn't know where to refer food-insecure patients for additional assistance. Positive attitudes toward screening and treating FI were documented. About 80% of RDs indicated that FI is relevant to their patients and are willing to screen for FI. Religious and traditional RDs had 10.08 times and 4.46 times, respectively, greater odds of having positive attitudes toward screening and treating food-insecure patients. The main barriers identified were a lack of time, knowledge of screening tools, and missing information on appropriate treatment and referral. Conclusions Further education and training in screening FI should be implemented among RDs. System barriers should be addressed to allow RDs routine screening for FI. Additional research is needed to explore healthcare providers’ attitudes and barriers toward screening and treating FI. Key messages • Most registered dietitians had a low level of knowledge and did not screen routinely for food insecurity. • The majority were positive towards screening, highlighting system and training barriers.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».