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Enregistrement W1980574676 · doi:10.3148/70.4.2009.200

<i>Transformation to Room Service Food Delivery</i> In a Pediatric Health Care Facility

2009· article· en· W1980574676 sur OpenAlexaffvenueabout
Karen Kuperberg, Diana R. Mager, Susan Dello

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Work (physics)Multidisciplinary approachBusinessNursingService delivery frameworkMedicineProcess (computing)Operations managementMedical emergencyMarketingEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient food service is an important component in the nutritional management of hospitalized children. The previous meal delivery system at The Hospital for Sick Children in Toronto was a cold-plating re-thermalized system. Issues related to this model included order lead time, the reheating process, menu selection, and service style. Research into other systems led us toward room service, an innovative and flexible mode of meal delivery. Transformation to room service occurred over one year, and included implementation of a new computer system, kitchen renovation, redesign of menus and a new meal delivery system called Meal Train, and changes to human resource allocations. Throughout the transformation, consultations were held with key stakeholders, including the children's council, the family advisory, the nursing council, and a multidisciplinary committee involving nursing staff, dietitians, patient service aides, infection control personnel, occupational health employees, patient representatives, and food services staff. Now, Meal Train is running smoothly, and meal days and food costs have been reduced. Others considering a project like this must know their clients' needs and be willing to think outside the box. They should familiarize themselves with current information on systems and equipment, consult with key stakeholders within their organization, and then create the system that will work for them.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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