Health care providers’ weight management practices for adolescent obesity and alignment with clinical practice guidelines: a multi-centre, qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinical practice guidelines (CPGs) include evidence-based recommendations for managing obesity in adolescents. However, information on how health care providers (HCPs) implement these recommendations in day-to-day practice is limited. Our objectives were to explore how HCPs deliver weight management health services to adolescents with obesity and describe the extent to which their reported practices align with recent CPGs for managing pediatric obesity. Methods From July 2017 to January 2018, we conducted a qualitative study that used purposeful sampling to recruit HCPs with experience in adolescent weight management from multidisciplinary, pediatric weight management clinics in Edmonton and Ottawa, Canada. Data were collected using audio-recorded focus groups (4–6 participants/group; 60–90 min in length). We applied inductive, semantic thematic analysis and the congruent methodological approach to analyze our data, which included transcripts, field notes, and memos. Qualitative data were compared to recent CPGs for pediatric obesity that were published by the Endocrine Society in 2017. Of the 12 obesity ‘treatment-related’ recommendations, four were directly relevant to the current study. Results Data were collected through three focus groups with 16 HCPs (n = 10 Edmonton; n = 6 Ottawa; 94% female; 100% Caucasian), including dietitians, exercise specialists, nurses, pediatricians, psychologists, and social workers. We identified three main themes that we later compared with CPG recommendations, including: (i) discuss realistic expectations regarding weight management (e.g., shift focus from weight to health; explore family cohesiveness; foster delayed vs instant gratification), (ii) personalize weight management (e.g., address personal barriers to change; consider developmental readiness), and (iii) exhibit non-biased attitudes and practices (e.g., de-emphasize individual causes of obesity; avoid making assumptions about lifestyle behaviors based on weight). Based on these qualitative findings, HCPs applied all four CPG recommendations in their practices. Conclusions HCPs provided practical insights into what and how they delivered weight management for adolescents, which included operationalizing relevant CPG recommendations in their practices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».