Impact of Facilitated Behavior Change Strategies on Food Intake Monitoring and Body Weight Measurements in Acute Care: Case Examples From the More‐2‐Eat Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing and monitoring food intake and body weight of all hospital patients is considered part of "best practice" nutrition care. This study presents case examples describing the impact of behavior change strategies on embedding these 2 monitoring processes in hospitals. METHODS: Four hospital medical units that participated in the More-2-Eat implementation study to improve nutrition care focused on improving food intake and/or weight monitoring practices. The percentage of admitted patients who received these care practices were tracked through chart audits over 18 months. Implementation progress and behavior change strategies were documented through interviews, focus groups, scorecards, and monthly telephone calls. Case examples are explored using mixed methods. RESULTS: Of the 4 units, 3 implemented food intake monitoring. One provided food service workers the opportunity to record food intake, with low intake discussed by an interdisciplinary team during bedside rounds (increased from 0% to 97%). Another went from 0% to 61% of patients monitored by introducing a new form ("environmental restructuring") reminding staff to ask patients about low intake. A third unit increased motivation to improve documentation of low intake and improved from 3% to 95%. Two units focused on regularity of body weight measurement. One unit encouraged a team approach and introduced 2 weigh days/week (improved from 14% to 63%), while another increased opportunity by having all patients weighed on Saturdays (improved from 11% to 49%). CONCLUSION: Difficult-to-change nutrition care practices can be implemented using diverse and ongoing behavior change strategies, staff input, a champion, and an interdisciplinary team.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».