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Enregistrement W4404808802 · doi:10.1370/afm.22.s1.6444

The role of primary care teams in identifying modifiable risk factors for food insecurity in rural dwelling older adults

2024· article· en· W4404808802 sur OpenAlexaboutno aff
Krystal Kehoe MacLeod, S. Craig Philip, Samuel Tiukuvaara, Karen Ferguson, Lauren Konikoff, Kyle Sitka

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityPrimary careGerontologyEnvironmental healthPsychologyFood securityMedicineGeographyAgricultureFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Food insecurity is the inability to acquire or consume an adequate diet quality or sufficient quantity of food in reliable and socially acceptable ways. There is a gap in the literature on understanding experiences of food insecurity in rural dwelling older adults and the role primary care providers can play in systematically screening older adults for age related food issues. Objective: This study identifies triggers of food insecurity in rural dwelling older adults, describes preferences of older adults regarding food insecurity screening, and details older adults’ perceptions of the roles of different primary care providers in identifying and intervening in food access issues. Study Setting, Population, Design and Analysis: In partnership with a Family Health Team (FHT) in rural Ottawa, Canada, we recruited older adults (65+) (n=13) and caregivers (n=2) to participate in 1-hour semi-structured interviews to discuss the impact of aging on food access and consumption and their preferences for a food insecurity screening and intervention in a primary care setting. Data were analyzed using reflexive thematic analysis. Intervention: Our findings have been used to refine a food insecurity screening and assessment tool that we co-designed, pilot tested, and evaluated in partnership with community paramedics embedded in a FHT in 2023-24. The resulting tool will be pilot tested in FHT clinical settings and eventually validated in a randomized clinical trial. Results: Common triggers of food insecurity in this older adult population were loss of a life partner, loss of a driver9s license, onset of debilitating health problems contributing to reduced mobility, low income status, mental health issues, and difficulty and lack of motivation to prepare meals. Older adults prefer to have face-to-face conversations about challenges with food but felt that their family doctor was not the right person to help. Most felt that their interactions with dietitians had been unhelpful. Perspectives of the roles and possibilities of using personal support workers for food screening and support were mixed. Conclusions: Older adults identified key trigger points for food insecurity associated with aging and which and how primary care providers could be involved in screening for food issues before they contribute to poor health outcomes. Incorporating the perspectives of older adults into the co-design of our tool is essential to ensure its effectiveness and acceptability.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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