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Enregistrement W4415525869 · doi:10.1101/2025.10.22.25338600

Encouraging healthy weight for adults with intellectual disabilities: supporting the role of carers

2025· preprint· W4415525869 sur OpenAlexaff
Karen Coulman, Cathy Atkinson, Briony Caffrey, Alison Tavaré, Nicola Powell, Roz Erskine-Gray, Rachel Roberts, Amanda Owen‐Smith

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensBrandon UniversityBrandon Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisIntellectual disabilityFocus groupQualitative researchHealth careHealth professionalsPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adults with intellectual (learning) disabilities die on average 20 years earlier than the UK general public, with heart disease a leading cause of avoidable death. Obesity, a key risk factor, is more prevalent in this group. Carers (paid and unpaid) play a vital role in supporting healthy behaviours and healthy weight in adults with intellectual disabilities but often lack appropriate training. This study developed national e-learning for carers based on qualitative research methods. This included 1) content analysis of professional resources to promote healthy weight in people with intellectual disabilities, 2) semi-structured interviews with health and social care managers, clinical leads and commissioners to identify carer barriers and areas of training need, 3) semi-structured interviews and focus groups with paid and unpaid carers to feedback on and refine training content. Thematic analysis of interview and focus group transcripts was undertaken to identify key themes Twenty-one professional resources and 25 participants (across 19 interviews and two focus groups) informed the training. Two overarching concepts explained themes arising from the data - the central yet under-supported role of carers in promoting healthy weight, and the structural and cultural barriers to healthy weight in people with intellectual disabilities. Identified carer training needs included: the health inequalities faced by people with intellectual disabilities, causes and health impacts of obesity, healthy eating and physical activity recommendations, and how to apply these topics when working with an adult with an intellectual disability. The research team worked with an intellectual disability charity ‘experts by experience’ group to develop lived experience videos of individuals’ journeys towards healthier weight included within the e-learning. Carers face many barriers in supporting healthy behaviours in people with intellectual disabilities, including limited knowledge of obesity, nutrition and physical activity. National e-learning was developed from this research, available at: https://www.e-lfh.org.uk/programmes/supporting-healthy-weight-in-an-adult-with-a-learning-disability/ .

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,361 · 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
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