Driving Perioperative Nutrition Quality Improvement Processes Forward!
Notice bibliographique
Résumé
Evidence supporting the important role of nutrition therapy in surgical patients has evolved, with several randomized trials and meta-analyses of randomized trials clearly demonstrating benefits. Despite this evidence, surgeons and anesthesiologists have been slow to adopt recommended practices, and the traditional dogma of delaying the initiation of and restricting the amount of nutrition during the postoperative period persists. Consequently, the nutrition therapy received by surgical patients remains suboptimal; thus, patients suffer worse clinical outcomes. Knowledge translation (KT) describes the process of moving evidence learned from clinical research, and summarized in clinical practice guidelines, to its incorporation into clinical and policy decision making. In this paper, we apply Graham et al's knowledge-to-action model to illuminate our understanding of the issues pertinent to KT in surgical nutrition. We illustrate various components of this model using empirically derived research, commentaries, and published studies from both critical care and surgical nutrition. Barriers to improving surgical nutrition practice may be related to (1) the nature of the underlying evidence and clinical practice guidelines; (2) guideline implementation factors; (3) characteristics of the health system, hospital, and surgical team; (4) provider attitudes and beliefs; and (5) patient factors (eg, type of surgery, underlying disease, and nutrition status). Interventions tailored to overcoming these barriers must be developed, evaluated, and implemented. A system of audit and feedback must guide this process and evaluate improvements over time so that every patient undergoing major surgery will have the opportunity to be optimally assessed and managed according to best nutrition practices.
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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 | 0,121 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».