Becoming Food Aware in Hospital: A Narrative Review of Best Practices for a Multi‐level Approach to Improve the Culture of Nutrition in Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition can develop in the community, contributing to hospital admission and may persist post‐discharge thus increasing the chance of readmission. The Nutrition Care in Canadian Hospitals (2010‐13) study identified the prevalence of malnutrition on admission to medical and surgical wards as 45%, with older patients more likely to be malnourished. Nutrition practices in these hospitals including diagnosis, treatment, monitoring and primary care follow up were ad hoc. This lack of a systematic approach has demonstrated the need for knowledge translation of best practice. A multi‐level approach is proposed to address this complex issue. Care practices discussed are based on grey literature and evidence to date, which encompasses training and methods of action for hospital staff including hospital management. Patients and their families also need to be included in this approach as being aware of the importance of nutrition can make a patient more involved in their recovery. This approach encompasses but goes beyond the UK Seven Steps to End Malnutrition and the Australian Eight‐Step Interdisciplinary Framework on the Prevention of Undernutrition. Improvements to organizational practices include use of screening tools, protected mealtimes, additional nursing or nutritional assistants during mealtimes and discharge communications to support successful transition to the community. Everyone in the hospital should be aware of the importance of nutrition and their role in the optimization of nutrition care. Overall, this proposed multi‐level approach aims to improve the culture of nutrition in hospitals so issues are addressed before patients are discharged. Funder: Technology Evaluation in the Elderly Network
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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 | 0,021 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».