Comment améliorer la prise en charge de l’obésité par le médecin généraliste, avant, pendant et après un programme d’éducation thérapeutique ? Étude qualitative en miroir par entretiens semi-dirigés de médecins et de patients
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : l’obésité est une maladie chronique, fréquente et responsable de deux millions de décès par an dans le monde (1). En 2020, près d’un français sur deux est en situation de surpoids et/ou d’obésité. Les projections de l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) montrent que les taux de surpoids augmenteront de 10% dans les dix prochaines années (2).Objectif : l’objectif principal de cette thèse est de trouver des outils pour améliorer la prise en charge des patients en situation d’obésité par le médecin généraliste avant, pendant et après un programme d’éducation thérapeutique à l’obésité.Matériel et méthode : des entretiens semi-dirigés ont été conduits auprès de patients obèses ayant suivi un programme d’éducation thérapeutique (cohorte Carambole) et auprès de médecins généralistes de la région Provence Alpes Côte d’Azur (PACA). Une analyse de données phénoménologique interprétative auprès des patients ainsi qu’une analyse de données par théorisation ancrée auprès des médecins ont permis l’élaboration de deux modèles explicatifs. Ces deux modèles ont ensuite été interprétés en miroir pour élaborer une synthèse commune.Résultats : les analyses ont permis de soulever plusieurs thèmes émergents communs aux deux études : la délivrance d’information, le soutien psychologique, le suivi régulier, l’orientation et la coordination des patients. Ces résultats ont structuré les axes de prises en charge, permettant l’élaboration d’un guide pratique destiné aux patients et aux médecins.Conclusion : la relation médecin – patient est au cœur de toutes les pathologies. L’obésité a toute sa place pour en faire partie. Le médecin et son patient doivent évoluer conjointement et durablement pour un suivi plus adapté et personnalisé. Un guide commun rassemblant des informations leur étant destinés permettrait de leur fournir des clés et des ressources nécessaires à une bonne prise en charge de l’obésité.
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 | 0,031 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».