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Enregistrement W4412542608 · doi:10.1101/2025.07.21.25331863

Current Approaches to Evaluating Energy Requirements and Intake among Practicing Registered Dietitians

2025· preprint· en· W4412542608 sur OpenAlexafffundabout
Sarah A. Purcell, Tamara R. Cohen, Emilie K. Gosselin, Hilary Hildebrand, Vicky Drapeau, Shirin Panahi

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensCanadian Nutrition SocietyUniversité LavalOkanagan University CollegeKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésEnergy requirementEnergy (signal processing)Current (fluid)MedicineEngineeringStatisticsMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Objectives Assessment of energy requirements and intake is central to the nutrition care process, yet current practices among registered dietitians (RDs) are not well characterized. This study examined how RDs assess energy requirements and intake, including perceived accuracy and resources, and differences by setting and experience. Methods A cross-sectional bilingual online survey was administered to RDs in Canada. The survey collected information on practice setting and experience, access to variables influencing energy requirements/intake, tool use, and opinions on accuracy and resource needs. Descriptive statistics and comparisons were made by practice setting (clinical, community, other) and years in practice (<5, 5–10, >10 years). Results 212 RDs completed the survey (62% clinical, 16% community, 22% other settings; 36% <5 years, 23% 5–10 years, 42% >10 years of practice). Participants rated importance of assessing energy requirements and energy intake as moderately high (6.8□±□2.2, 7.1□±□2.3 out of 10, respectively) and had regular access to variables needed to calculate energy requirements and intake (e.g., age, sex, weight, disease), although access to body composition, sleep, and stress was limited. Commonly-used tools included body weight-based equations and 24-hour recalls. Confidence was highest for delivering interventions and lowest for assessing intake (p < 0.001), especially among less experienced RDs (p = 0.002). Most respondents expressed interest in improved tools for assessing energy requirements (76%) and intake (74%). Conclusion Current RD practices vary, and access to key data is limited, underscoring the need for validated, accessible tools and training to support accurate energy assessment in dietetic 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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,547
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,047 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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