Do doctors know that it takes more than an apple a day? Impact of formal nutrition training on family medicine residents’ nutrition knowledge, confidence, attitudes, and counselling abilities: a single site study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition and poor dietary intake are major health challenges today. There are well-established benefits of nutrition interventions, but a lack of formalized nutrition training in medical school and residency. There is also little published information regarding nutrition training impact on residents. Physicians lack knowledge, skills, confidence, and training to effectively counsel in daily practice. Consequently, there is urgent need to improve nutrition training in medicine. METHODS: This pre-post study evaluated the impact of an online nutrition course provided to family medicine residents. Time was provided at Academic Half Day to complete the course as well as pre- and post-course surveys with knowledge tests through SurveyMonkey. Descriptive statistics were used to evaluate responses. The project was approved by the University of Saskatchewan Behavioural Research Board (Beh 4433). RESULTS: Thirteen residents completed the pre-course questionnaire (response rate = 54%). Of these, ten (77%) felt they had received inadequate nutrition training, and all thought patients would benefit from improved nutrition counselling. Six residents completed the post-course questionnaire (response rate = 24%). All post-course respondents thought the course was beneficial and that it should be offered to all Canadian family medicine residents, with majority believing it should be mandatory. Respondents' nutrition knowledge, confidence, beliefs on importance of nutrition counselling, and nutrition counselling in practice appear to increase/improve after training. CONCLUSIONS: Implementation of formal nutrition training during residency is important and has the potential to positively influence family medicine residents' nutrition knowledge, attitudes, and rates of nutrition counselling. RECOMMENDATIONS: Future research with larger sample sizes is needed to support these conclusions and improve nutrition training during residency. Future studies should look at nutrition training in other specialties as well as examine the rate and quality of nutrition counselling after residency completion.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».