Exploring evidence-based interventions for obesity management
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major public health issue and imposes a significant burden on healthcare systems and people themselves. However, current obesity management practices often remain suboptimal, primarily due to the limited implementation of existing, evidence-based interventions. To bridge existing knowledge gaps, I implemented a series of studies in this PhD project to integrate insights from a culturally adapted, patient-centred, and obesity-specific intervention and broader chronic condition management approaches that can potentially inform obesity care. In the first study (Chapter 2), I explore the cultrually adapted Chinese version of the 5AsT model—a patient-centred obesity care model originally developed in Canada—within the Chinese healthcare context. To assess its potential for implementation, I conducted semi-structured interviews with healthcare professionals in China and Canada, assessing its cultural sensitivity and perceived fidelity. Additionally, I examined the perspectives of Chinese healthcare providers to identify key challenges and facilitators affecting its feasibility for implementation in a secondary healthcare setting in China. Given the coexistence of obesity and multiple long-term conditions and the shared challenges associated with managing these conditions, the subsequent two chapters (Chapters 3 and 4) explore evidence-based interventions potentially used for obesity management. The second study (Chapter 3) is a scoping review identifying care models currently implemented or potentially adaptable for managing multiple long-term conditions. While identifying such care models is crucial, it is equally important for stakeholders to understand and compare the outcomes of these models, including outcomes relevant to patients, healthcare providers, and other stakeholders. The third study (Chapter 4) is a systematic review explicitly focused on exploring and comparing outcomes reported from different care models identified in the second study across diverse healthcare settings. Throughout the studies in this thesis, I explore evidence-based interventions for obesity management, with a particular focus on patient-centred approaches. Additionally, I identify key opportunities and barriers to implementing these evidence-based interventions. Future work is needed to implement existing care models in the real world and evaluate them using qualitative or mixed-method studies, with a focus on generating critical insights into the barriers and facilitators that influence successful adoption.
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 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 | 0,076 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».