Nutrition Care after Discharge from Hospital: An Exploratory Analysis from the More-2-Eat Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many patients leave hospital in poor nutritional states, yet little is known about the post-discharge nutrition care in which patients are engaged. This study describes the nutrition-care activities 30-days post-discharge reported by patients and what covariates are associated with these activities. Quasi-randomly selected patients recruited from 5 medical units across Canada (n = 513) consented to 30-days post-discharge data collection with 48.5% (n = 249) completing the telephone interview. Use of nutrition care post-discharge was reported and bivariate analysis completed with relevant covariates for the two most frequently reported activities, following recommendations post-discharge or use of oral nutritional supplements (ONS). A total of 42% (n = 110) received nutrition recommendations at hospital discharge, with 65% (n = 71/110) of these participants following those recommendations; 26.5% (n = 66) were taking ONS after hospitalization. Participants who followed recommendations were more likely to report following a special diet (p = 0.002), different from before their hospitalization (p = 0.008), compared to those who received recommendations, but reported not following them. Patients taking ONS were more likely to be at nutrition risk (p < 0.0001), malnourished (p = 0.0006), taking ONS in hospital (p = 0.01), had a lower HGS (p = 0.0013; males only), and less likely to believe they were eating enough to meet their body’s needs (p = 0.005). This analysis provides new insights on nutrition-care post-discharge.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle