More-2-Eat: evaluation protocol of a multi-site implementation of the Integrated Nutrition Pathway for Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition care in hospitals is often haphazard, and malnourished patients are not always readily identified and do not receive the care they require. The Integrated Nutrition Pathway for Acute Care (INPAC) is an algorithm designed to improve the prevention, detection and treatment of malnutrition in medical and surgical patients. More-2-Eat is an evaluation of the implementation of INPAC care activities (e.g. screening) in five diverse medical units from different hospitals in Canada. The primary purpose is to understand how tailored implementation affects INPAC uptake and factors that impact this implementation. The principal outcome is a toolkit that can provide guidance to others. This participatory action research uses a before-after time series design to address several research questions focused on implementation and uptake of INPAC (e.g., Does the implementation of INPAC improve the detection of malnutrition? Do nutrition care related knowledge, attitudes and practices scores of unit staff change with the implementation of INPAC?). A six-month developmental phase where baseline data were collected is followed by a twelve-month implementation phase and a three-month sustainability phase. Qualitative and quantitative data are collected concurrently, and to address key research questions, these data are merged. Quantitative data are collected on-site by trained local dietitians and include chart audits of nutrition care practices and a more detailed assessment of recruited patients on quality of life, disability, frailty, food intake and barriers to food intake. Thirty-day post discharge follow up for these patients occurs by researchers via a telephone interview at three time points within baseline and implementation phases, to ascertain the same and other outcomes (e.g. readmission to hospital). Qualitative data include focus groups and key informant interviews completed by researchers, monthly teleconferences among the sites and site-completed forms that track implementation activities. Resource utilization of dietitian time for various care activities (e.g. assessment) and staff time to assist patients at mealtimes is also collected. More-2-Eat provides an example of how implementation can be tailored when a care algorithm is embedded into routine practice. The project also highlights important learning points with respect to data collection and techniques to support implementation. Retrospectively registered ClinTrials.gov Identifier: NCT02800304 June 7, 2016.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».