Factors affecting adherence to a gluten-free diet in children with celiac disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment of celiac disease is a strict, life-long gluten-free (GF) diet. This diet is complex and can be challenging. Factors affecting adherence to the GF diet are important to identify for improving adherence. OBJECTIVE: To identify factors that inhibit or improve adherence to a GF diet in children with celiac disease. METHODS: Patients (<18 years of age) with biopsy-confirmed celiac disease followed by the gastroenterology service at a tertiary care paediatric institution were surveyed using a mailed questionnaire. Factors influencing adherence to a GF diet were scored from 1 to 10 based on how often they were problematic (1 = never, 10 = always). Parents of patients <13 years of age were instructed to complete the survey with their child. Adolescents ≥13 years of age were asked to complete the survey themselves. RESULTS: Of 253 subjects, 126 completed the survey; the median age was 12 years (range two to 18 years). Forty percent were adolescents. Overall, participants reported good adherence at home and school, but lower adherence at social events. Adolescents reported lower adherence compared with parents. Availability of GF foods and cost were the most significant barriers. Other factors identified to help with a GF diet included education for schools/restaurants and improved government support. CONCLUSIONS: Availability, cost and product labelling are major barriers to adherence to a GF diet. Better awareness, improved labelling and income support are needed to help patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».