Becoming Food Aware in Hospital: A Narrative Review to Advance the Culture of Nutrition Care in Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
The Nutrition Care in Canadian Hospitals (2010-2013) study identified the prevalence of malnutrition on admission to medical and surgical wards as 45%. Nutrition practices in the eighteen hospitals, including diagnosis, treatment and monitoring of malnourished patients, were ad hoc. This lack of a systematic approach has demonstrated the need for the development of improved processes and knowledge translation of practices aimed to advance the culture of nutrition care in hospitals. A narrative review was conducted to identify literature that focused on improved care processes and strategies to promote the nutrition care culture. The key finding was that a multi-level approach is needed to address this complex issue. The organization, staff, patients and their families need to be part of the solution to hospital malnutrition. A variety of strategies to promote the change in nutrition culture have been proposed in the literature, and these are summarized as examples for others to consider. Examples of strategies at the organizational level include developing policies to support change, use of a screening tool, protecting mealtimes, investing in food and additional personnel (healthcare aides, practical nurses and/or diet technicians) to assist patients at mealtimes. Training for hospital staff raises awareness of the issue, but also helps them to identify their role and how it can be modified to improve nutrition care. Patients and families need to be aware of the importance of food to their recovery and how they can advocate for their needs while in hospital, as well as post-hospitalization. It is anticipated that a multi-level approach that promotes being "food aware" for all involved will help hospitals to achieve patient-centred care with respect to nutrition.
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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 | 0,009 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».