Barriers to food intake in acute care hospitals: a report of the Canadian Malnutrition Task Force
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor food intake is common in acute care patients and can exacerbate or develop into malnutrition, influencing both recovery and outcome. Yet, research on barriers and how they can be alleviated is lacking. The present study aimed to (i) describe the prevalence of food intake barriers in diverse hospitals and (ii) determine whether patient, care or hospital characteristics are associated with the experience of these barriers. METHODS: Patients (n = 890; 87%) completed a validated questionnaire on barriers to food intake, including perceptions of food quality, just before their discharge from a medical or surgical unit in each of 18 hospitals across Canada. Scores were created for barrier domains. Associations between these barriers and selected patient characteristics collected at admission or throughout the hospital stay and site characteristics were determined using bivariate analyses. RESULTS: Common barriers were being interrupted at meals (41.8%), not being given food when a meal was missed (69.2%), not wanting ordered food (58%), loss of appetite (63.9%) and feeling too sick (42.7%) or tired (41.1%) to eat. Younger patients were more likely (P < 0.0001) to report being disturbed at meals (44.6%) than older patients (33.9%) and missing a meal for tests (39.0% versus 31.0%, P < 0.05). Patients who were malnourished, women, those with more comorbidity, and those who ate <50% of the meal reported several barriers across domains. CONCLUSIONS: The present study confirms that barriers to food intake are common in acute care hospitals. This analysis also identifies that specific patient subgroups are more likely to experience food intake barriers. Because self-reported low food intake in hospital was associated with several barriers, it is relevant to consider assessing, intervening and monitoring barriers to food intake during the hospital stay.
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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 ».