Malnutrition Matters in Canadian Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is common in Canadian hospitalized patients, yet system-wide malnutrition screening is not mandatory in Canada. AIMS: Our goal was to define the point prevalence of malnutrition risk at a major tertiary care center in Hamilton, Ontario, using the Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) to determine feasibility of hospital-wide screening in the Canadian context. METHODS: After research ethics approval was obtained, we arranged for a clinical nutrition support team to conduct the MUST screening on all inpatients at Hamilton Health Sciences, Juravinski site, a large academic acute care hospital. RESULTS: A total of 315 patients were included (female, n = 160 [51%]; male, n = 155 [49%]; average age, 71 years). We identified 31% at high risk for malnutrition and 14% at medium risk, keeping with reported rates of malnutrition in the literature. Survey of dietitians and interns indicated that the MUST was easy to use and perform and that they had support of their unit supervisors. All respondents thought that the screen was useful and they wanted to repeat it. CONCLUSION: The MUST is an easy and efficient way to define point prevalence of malnutrition risk in Canadian hospitalized patients. Moving to system-wide nutritional screening will bring about the best practices in nutrition care with the involvement of key stakeholders and decision makers. Nutritional screening will allow us to utilize nutrition resources more efficiently, engage administrators in addressing shortfalls in nutrition care, and form a baseline for which to measure the efficacy of future nutritional interventions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 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) | 0,005 | 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 ».