Comparing Hospital Staff Nutrition Knowledge, Attitudes, and Practices Before and 1 Year After Improving Nutrition Care: Results From the More‐2‐Eat Implementation Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Staff play key roles in the prevention, detection, and treatment of hospital malnutrition. Understanding staff knowledge, attitudes, and practices (KAP) is important for developing and evaluating change management strategies. METHODS: The More-2-Eat project improved nutrition care in 5 Canadian hospitals by implementing the Integrated Nutrition Pathway for Acute Care (INPAC). To understand staff views before (T1) and after 1 year of implementation (T2), a reliable KAP questionnaire, based on INPAC, was administered. T2 included questions about involvement in implementation. The mean difference between T2 and T1 responses was calculated, and t tests were used for comparisons. RESULTS: The questionnaire was completed at T1 (n = 189) and T2 (n = 147) (unpaired); 57 staff completed both questionnaires (paired). A significant increase in total score was seen in unpaired results at T2 (from 93.6/128 [range, 51-124] to 99.5/128 [range, 54-119]; t = 5.97, P < .0001), with an increase in knowledge/attitudes (KA) (t = 2.4, P = .016) and practice (t = 3.57, P < .0001) components. There were no statistically significant changes in paired responses. Seventy percent (n = 102/147) noticed positive changes in practices, 12% (n = 18) noticed positive/negative changes, 1% (n = 1) noticed negative change, and 17% (n = 25) noticed no change. Fifty-nine percent (n = 86) felt involved in the change, and these staff had higher KA and KAP scores than those who did not feel involved. CONCLUSION: Staff involvement is important in the implementation process for improving nutrition care.
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 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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».