Identifying the Barriers and Enablers to Nutrition Care in Head and Neck and Esophageal Cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this work was to identify barriers and enablers to the implementation of nutrition care in head and neck and esophageal (HNE) cancers and to prioritize barriers to help improve the nutrition care process. MATERIALS AND METHODS: This study used a multimethod qualitative study design (including semistructured interviews, focus group). Interviews (n = 29) were conducted at 5 European sites providing care and treatment to patients with HNE cancers. A focus group (n = 21) reviewed and corroborated interview findings and identified priorities for nutrition care. Participants were healthcare providers and researchers with direct experience in the field of HNE cancer. RESULTS: Five themes with accompanying barriers and enablers were identified related to nutrition care: (1) evidence for the benefit of nutrition interventions, (2) implementation of nutrition care processes (assessment, intervention, and follow-up), (3) characteristics of healthcare providers, (4) site factors, and (5) patient characteristics. Focus group discussions identified 2 priorities that must be acted on to improve nutrition care: (1) improve the evidence base and (2) develop standardized nutrition care pathways. CONCLUSION: Themes related to nutrition care in HNE cancers were similar between sites, but barriers and enablers differed. Interview and focus group participants agreed the following actions will result in improvements in nutrition care: (1) enhance the evidence base to test the benefit of nutrition interventions, with a focus on resolving specific controversies regarding nutrition therapy, and (2) establish a minimum data set with a goal to create standardized nutrition care pathways where roles and responsibilities for care are clearly defined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».