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Enregistrement W2900817882 · doi:10.1002/ncp.10215

Food Is Medicine: A Qualitative Analysis of Patient and Institutional Barriers to Successful Surgical Nutrition Practices in an Enhanced Recovery After Surgery Setting

2018· article· en· W2900817882 sur OpenAlexaff
Chelsia Gillis, Lisa Martin, Marlyn Gill, Loreen Gilmour, Gregg Nelson, Leah Gramlich

Notice bibliographique

RevueNutrition in Clinical Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta InnovatesAlberta HealthUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQualitative researchThematic analysisNutrition EducationFocus groupTheme (computing)PerceptionPatient experienceNursingMedical educationFamily medicineHealth careGerontologyMarketingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Close adherence to the Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) program is associated with improved outcomes. A nutrition-focused qualitative analysis of patient experience and of ERAS implementation across our province was conducted to better understand the barriers to successful adoption of ERAS nutrition elements. METHODS: Enrolled colorectal patients (n = 27) were asked to describe their surgical experience. Narrative interviews (n = 20) and focus groups (n = 7) were transcribed verbatim and analyzed inductively for food and nutrition themes. Qualitative data sources (n = 198 documents) collected throughout our implementation of ERAS were categorized as institutional barriers that impeded the successful adoption of ERAS nutrition practices. RESULTS: We identified patient barriers related to 3 main themes. The first theme, Mistaken nutrition facts & beliefs, describes how information provision was a key barrier to the successful adoption of nutrition elements. Patients held misconceptions and providers tended to provide them with contradictory nutrition messages, ultimately impeding adequate food intake and adherence to ERAS elements. The second theme, White bread is good for the soul?, represents a mismatch between prescribed medical diets and patient priorities. The third theme, Food is medicine, details patient beliefs that food is healing; the perception that nutritious food and dietary support was lacking produced dissatisfaction among patients. Overall, the most important institutional barrier limiting successful adoption of nutrition practices was the lack of education for patients and providers. CONCLUSION: Applying a patient-centered model of care that focuses on personalizing the ERAS nutrition elements might be a useful strategy to improve patient satisfaction, encourage food intake, correct previously held beliefs, and promote care adherence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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