Current Approaches to Evaluating Energy Requirements and Intake among Practicing Registered Dietitians
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,033 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».