Nutritional Analysis of a Long-term Care Menu: Before and After an Increase in the Raw Food Cost Allowance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Regular, nontherapeutic menus were compared before and after an increase in the Ontario long-term care (LTC) raw food cost allowance (RFCA). The purpose was to determine whether any significant nutritional differences existed between the old and new menus and whether they met target values for adequacy, according to the Dietary Reference Intake (DRI) nutrient recommendations or other target values relevant to Ministry of Health and Long-Term Care standards. METHODS: A southeastern Ontario LTC facility fall/winter 2006/2007 menu and fall/winter 2007/2008 menu were used for nutrient analysis with ESHA Food Processor SQL 10.1.0. Each menu was compared with target values based on Canada's Food Guide (CFG) for 1992 and 2007, and with DRI nutrient recommendations. RESULTS: The 2007/2008 menu provided significantly more servings of vegetables and fruit, meeting the 2007 CFG recommendations, and significantly greater amounts of some nutrients (e.g., vitamin C, protein, magnesium, potassium, fibre, and total water). It also came closer to meeting DRI target recommendations. CONCLUSIONS: While some improvements have been made to the menu in this specific facility, further improvements, possibly through supplementation, must be made to ensure nutritional adequacy for all 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».