Winnipeg-based elementary school teachers’ perspectives on food allergy management: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Food allergy affects 7-8% of children worldwide. Teachers supervise children in school, where most children spend their day. Yet, teachers have variable food allergy-related knowledge. Objective We aimed to identify how Winnipeg-based elementary school teachers manage food allergy and prevent food-triggered allergic reactions in their classrooms and schools. Methods Kindergarten-Grade 6 public and private school teachers, from Winnipeg, Canada, were interviewed virtually upon providing written informed consent. Interviews were recorded and transcribed verbatim. The study followed a pragmatic framework. Data were analysed via thematic analysis by multiple researchers. Results We interviewed 16 teachers, who primarily identified as female (87.5%). Most teachers worked in public schools (87.5%) and, on average, had 5.8 years of teaching experience. We identified four themes within the data. Most teachers (68.9%) had direct or indirect experience with food allergy. Theme 1 described the minimal standardization and inconsistent enforcement of food allergy policies between and within schools. Teachers also had varied food allergy knowledge. Theme 2 reflected teachers’ variable confidence/perceived knowledge towards food allergy management, including feeling of stress and anxiety. Theme 3 captured the lack of standardized food allergy education for teachers, and concerns about the adequacy of the current provincial program. Theme 4 described how teachers spoke of relying on other school staff, families and students to have effective communication. Conclusion Teachers’ food allergy management was informed by their knowledge and lived experience, guided by their school policies and individualized students’ needs. Teachers identified gaps in knowledge and communication, and desired more training and resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,611 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».