Between support and scepticism: Health professionals’ perceptions of a nutrition education program promoting low-carbohydrate, high-fat diets in under-resourced South African communities
Notice bibliographique
Résumé
The burden of non-communicable diseases (NCDs) continues to rise, emphasizing the need for effective dietary interventions. Programs such as Eat Better South Africa (EBSA) advocate for low-carbohydrate high-fat (LCHF) dietary choices, especially in disadvantaged communities. However, the adoption of such approaches among healthcare professionals remains contentious. This qualitative study explores healthcare professionals' perspectives on nutrition and the EBSA program, drawing on 16 in-depth individual interviews with physicians, nurses, and dietitians from False Bay Hospital, Groote Schuur Hospital, and a primary health clinic in Hout Bay, Western Cape, South Africa. Thematic analysis of the interviews revealed four main findings. Healthcare professionals lacked confidence in their nutritional knowledge, and while many were familiar with the LCHF diet, opinions varied regarding its sustainability and health implications. Concerns were raised about the high fat content and affordability of LCHF foods. Professionals acknowledged the value of group support in behaviour change, as promoted by EBSA, but expressed reservations about its strong emphasis on LCHF diets. Key challenges identified for patients included poverty, cultural beliefs, limited education, and access to nutritious foods. The findings highlight a reliance on traditional dietary advice, with uncertainties about the feasibility and affordability of LCHF diets. These findings offer novel insights into the complexities of implementing community-based dietary interventions in South Africa, with implications for policy and practice.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».