Food Is Medicine: A Qualitative Analysis of Patient and Institutional Barriers to Successful Surgical Nutrition Practices in an Enhanced Recovery After Surgery Setting
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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