MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7161996775 · doi:10.82308/19977

Is there a need for mentorship in diabetes for dietitians? A cross-sectional study using a 28-question survey across the province of Quebec

2024· dissertation· en· W7161996775 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Blunden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipDiabetes mellitusHealth professionalsHealth careDescriptive statisticsComputer-assisted web interviewingMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dietitians in Quebec, Canada, who are active members of ODNQ (l’Ordre des diététistes- nutritionnistes du Québec) now have the rights to adjust antihyperglycemic agents and insulin for people living with diabetes (after completing an online training and exam). In response to the current diabetes increase need for care, dietitians have a key role to play. Mentorship in diabetes for dietitians might be an option to help build or solidify confidence levels, grow the profession and with the overall goal of helping more people living with diabetes. Mentorship for healthcare professionals is used to offer guidance, knowledge and experience transfer, advice, and counseling from a mentor to a mentee. The literature has shown mentorship to help build confidence levels, increase retention rates, job satisfaction and growth. However, mentorship for dietitians in Quebec is currently lacking. The primary objective of this study is to assess if there is a need among dietitians for mentorship in diabetes. The secondary objective is to gather insight and information on the structure and content for an appropriate mentorship program for dietitians. Methods: A 28-question online survey was developed, piloted with 7 dietitians through cognitive interviewing, and shared with dietitians across the province of Quebec with help from ODNQ. Descriptive analysis was used to determine the proportions (%) in survey responses, stratified by years of clinical experience. Results: From the 284 participants (97% women, mean age 41+/-10 years), 97% (275) identified a need for mentorship in diabetes. The desire to participate and in what function (mentee, mentor, or both) was dependent on the years of clinical experience of the dietitians who responded. Formal mentorship was preferred by 41% of the respondents, informal by 30% and 29% preferred a combination of both. Type of mentorship was independent of the years of clinical experience. The top diabetes topic identified for mentorship was antihyperglycemic agents: definitions, doses, adjustments, interactions, etc. Finally, 94% believed their confidence level in providing care for people living with diabetes would increase if they participated in mentorship. Conclusion: The need for mentorship specific to dietitians in Quebec was unknown. After analysis, there is a clear need for mentorship, and it has been identified to potentially help increase confidence levels, at the patient care level and inter-professional level irrespective of years of clinical experience. The goal of increasing dietitians' confidence, through mentorship, is to provide care for more people living with diabetes. The need for mentorship for other topics and conditions was also noted. As dietitians gain confidence and play active roles in providing care in their communities, this in turn has the potential to grow the profession of dietetics

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDietetics, Nutrition, and EducationTravaux en français237 207