The validation of a questionnaire to assess barriers to enteral feeding in critically ill patients: a multicenter international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing body of literature supports the need to identify and address barriers to knowledge use as a strategy to improve care delivery. To this end, we developed a questionnaire to assess barriers to enterally feeding critically ill adult patients, and sought to gain evidence to support the construct validity of this instrument by testing the hypothesis that barriers identified by the questionnaire are inversely associated with nutrition performance. METHODS: We conducted a multilevel multivariable regression analysis of data from an observational study in 55 Intensive Care Units (ICUs) from 5 geographic regions. Data on nutrition practices were abstracted from 1153 patient charts, and 1439 critical care nurses completed the 'Barriers to Enterally Feeding critically Ill Patients' questionnaire. Our primary outcome was adequacy of calories from enteral nutrition (proportion of prescribed calories received enterally) and our primary predictor of interest was a barrier score derived from ratings of importance of items in the questionnaire. RESULTS: The mean adequacy of calories from enteral nutrition was 48 (Standard Deviation (SD)17)%. Evaluation for confounding identified patient type, proportion of nurse respondents working in the ICU greater than 5 years, and geographic region as important covariates. In a regression model adjusting for these covariates plus evaluable nutrition days and APACHE II score, we observed that a 10 point increase in overall barrier score is associated with a 3.5 (Standard Error (SE)1.3)% decrease in enteral nutrition adequacy (p-values <0.01). CONCLUSION: Our results provide evidence to support our a priori hypothesis that barriers negatively impact the provision of nutrition in ICUs, suggesting that our recently developed questionnaire may be a promising tool to identify these important factors, and guide the selection of interventions to optimize nutrition practice. Further research is required to illuminate if and how the type of barrier, profession of the provider, and geographic location of the hospital may influence this association.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».