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Enregistrement W2921817012 · doi:10.1093/jcag/gwz006.177

A178 ASSESSMENT OF KNOWLEDGE OF GLUTEN-FREE DIET AMONGST FOOD HANDLERS IN HEALTH CARE INSTITUTIONS

2019· article· en· W2921817012 sur OpenAlexaffabout
Tyler Mullen, Tasha Kulai, Mohsin Rashid

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseGluten freeEnvironmental healthFamily medicineHealth carePopulationGlutenInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Celiac disease is a common disorder affecting 1% of the population. Therefore, it would not be uncommon for individuals with celiac disease to be admitted to health care facilities where they do not have direct control over their diet. Availability of safe gluten-free (GF) meals is important as ongoing gluten consumption, often in the form of contamination, is associated with numerous comorbidities and increased mortality. Ensuring that food-handlers are trained and educated about preparing GF foods is critical to diminish this risk. The objective of this study is to investigate the knowledge of celiac disease and GF diet amongst food handlers working in a healthcare institution. A questionnaire consisting of 40 test items to assess knowledge of celiac disease (n=5) and GF diet (n=35) was developed. This included true/false and multiple-choice questions, many centred on real workplace scenarios. The questionnaire was reviewed for feasibility, readability, and accuracy by practicing gastroenterologists, three dietitians with expertise in GF diet, three adolescents with celiac disease, five adult members of the Canadian Celiac Association, and managers of Nutrition and Food Services. The questionnaire was distributed to food handlers such as cooks and those who prepare trays for patients at the Queen Elizabeth II Health Sciences Centre in Halifax, Nova Scotia. A score of 80% or more was considered a Pass and evidence of acceptable knowledge in the areas tested. To date, 12 surveys have been collected and analyzed. Data acquisition is ongoing. Participants included 6 cooks, 4 supervisors, and 2 utility workers. Average age was 45.7 years, and 10 (83.3%) were female. All participants had heard of gluten or GF before, and 11 (91.7%) had heard of celiac disease. Overall, 4 of 12 (33.3%) received a failing grade. The average score of those who failed was 69.4% ± 8.5% (57.5%-77.5%) and 90.3% ± 6.5% (80%-100%) for those who passed. The average score on celiac disease questions was 86.6% ± 15.7 and 83.3% ± 12.9% on GF diet questions. Of the cooks, 3 of 6 (50%) received a failing grade with their average score being 77.92% ±12.2% (57.5%-87.5%). All supervisors (n=4) passed with an average score of 96.2% ±3.2% (92.5%-100%). Of the 2 utility workers, 1 failed with the average score being 76.25% ± 5.3% (72.5%-80%). Preliminary results reveal knowledge regarding celiac disease and GF diet amongst food handlers such as cooks who prepare meals for patients at health care institutions seems to be inadequate. This has a potential of increased risk of gluten contamination in meals being served to patients requiring a GF diet, leading to negative health consequences. Knowledge amongst nutrition supervisors seems adequate, but they are not actively involved in food preparation. Greater numbers of survey responses will clarify the evidence. None

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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