Nutrition Screening for Seniors in Health Care Facilities: A Survey of Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several studies show that malnutrition is prevalent in health care facilities, especially among elderly patients and nursing home residents. Although validated screening tools exist, little evidence exists on the feasibility of implementing nutrition screening in health care facilities. We examined New Brunswick health care professionals' perceptions of and practices involving nutrition screening in elderly clients, as well as barriers to screening. METHODS: A survey was conducted with questionnaires intended for physicians, nurses, and dietitians. RESULTS: Participants were 457 health care professionals (physicians, 34.6%; nurses, 50.3%; dietitians, 15.1%). Perceptions of nutrition screening varied. For example, most nurses (94.7%) and dietitians (98.5%) indicated that screening was important/very important, while only 63.5% of physicians indicated this. Screening methods also differed among professionals and few used a screening tool. Several barriers to implementing nutrition screening were reported, such as lack of time, lack of professional resources, and clients' short stays. CONCLUSIONS: These findings will help professionals address the feasibility of implementing standardized screening tools in health care facilities. A more consistent and systematic approach for detecting populations at high nutritional risk may result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».