Total nutritional therapy: a nutrition education program for physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Almost half of all hospitalized patients are malnourished with low physician awareness or implementation of nutrition support. To address this problem, a 2-day immersion course in clinical nutrition for physicians was developed by the Latin American Federation of Parenteral and Enteral Nutrition (FELANPE) with support from Abbott Laboratories. The goal of Total Nutritional Therapy (TNT) is to help physicians utilize this nutrition knowledge to increase their awareness of malnutrition and implementation of nutritional therapy. Since 1997, over 8,000 physicians have completed the TNT course in 16 Latin American countries. RESEARCH METHODS & PROCEDURES: During 1999 and 2000, 675 participants responded to a survey 6 months after having completed the TNT course to determine what impact the course had on the use of nutrition assessment, nutrition support teams, or nutrition consultations in their clinical practice, and if they had participated in any nutrition association or conferences. RESULTS: The majority of physicians who completed the survey increased their use of nutrition assessment and time dedicated to nutrition therapy, and increased the number of their patients placed on nutrition therapy. CONCLUSIONS: The TNT course has been shown to be an efficient model of clinical nutrition education for general physicians. The course should be considered as part of the training of medical residents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».