Current Practices and Priority Issues Regarding Nutritional Assessment and Patient Satisfaction with Hospital Menus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patient satisfaction with hospital food enhances consumption and adequate intake of nutrients required for recovery from illness/injury and maintenance of health; accordingly, the nutrient content of the menu must balance patient preferences. This study of Ontario hospital foodservice departments collected data on current practices of analyzing the nutritional adequacy and assessing patient satisfaction with menus, and it explored perceptions of priority issues. METHODS: Foodservice managers/directors from 57 of 140 (41%) hospitals responded to cross-sectional in-depth telephone interviews. Deductive analysis of responses to open-ended questions supplemented quantitative data from closed-ended questions. RESULTS: The hospitals without long-term care facilities (LTCFs) assessed regular (58%), therapeutic (53%), and texture-modified (47%) menus for nutritional adequacy. This differed from hospitals governing LTCFs where there was a higher frequency of assessment of regular (75%), therapeutic (75%), and textured-modified (66%) menus. Most departments (86%-94%) obtained patient satisfaction feedback at the departmental/corporate levels. Many identified budget and labour issues as priorities rather than assessing menus for nutritional adequacy and patient satisfaction. CONCLUSIONS: Hospital menus were not consistently assessed for nutritional adequacy and patient satisfaction; common assessment methodologies and standards were absent. Compliance standards seem to increase the frequency of menu assessment as demonstrated by hospitals governing LTCFs.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».