<scp>ACTION</scp> Teens Saudi Arabia: Perceptions, attitudes, motivators, and barriers among adolescents living with obesity, caregivers, and healthcare professionals in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is predicted to affect approximately one-quarter of children/adolescents in Saudi Arabia by 2030, but there is limited evidence regarding the perceptions, attitudes, behaviours, and barriers to effective obesity care for adolescents living with obesity (ALwO), caregivers of ALwO, and healthcare professionals (HCPs). We report data from 500 ALwO (aged 12-<18 years), 500 caregivers, and 200 HCPs surveyed in Saudi Arabia as part of the global, cross-sectional ACTION Teens study (NCT05013359). Nearly all respondents recognized that obesity has a strong impact on overall health (ALwO 88%; caregivers 85%; HCPs 90%). Most ALwO and caregivers were aware of the ALwO's obesity status (95% and 99%, respectively) and worried about weight impacting the ALwO's future health (both ≥99%), and social media was their most commonly used source of weight-management information (60% and 53%, respectively). Among ALwO and caregivers who had discussed weight with an HCP in the past year, most experienced ≥1 negative feeling following their most recent discussion (61% and 59%, respectively). Although 81% of HCPs felt motivated to help their ALwO patients lose weight, 57% believed weight loss was completely the ALwO's responsibility (compared with only 37% of ALwO and 35% of caregivers). This may reflect the finding that only 24% of HCPs had received advanced training in obesity/weight management after medical school. Overall, while respondents had similar perceptions of the impact of obesity, we found HCPs' attitudes towards weight loss were not aligned with those of ALwO and caregivers, suggesting a need for improved communication and obesity education.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».