Perceptions on Use of the Subjective Global Assessment Before and After It Became Part of Regular Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subjective global assessment (SGA) is a standardized diagnostic tool for malnutrition and identifies those who would benefit from nutrition treatment. SGA has been validated in several patient populations; however, implementation in clinical practice is inconsistent. The objective of this study was to understand and contrast the perceptions on use of SGA before and after it became a regular practice for hospital dietitians. METHODS: The More-2-Eat implementation project provided the opportunity to undertake this qualitative study, as 5 hospitals adopted INPAC (Integrated Nutrition Pathway for Acute Care), which includes the use of SGA. Between 2015 and 2018, interviews were conducted with dietitians at baseline (n = 9), a year after implementation (n = 18), and a year after project completion (n = 6). Thematic analysis was conducted. RESULTS: Themes before SGA adoption included a desire for a malnutrition diagnosis and care planning; lacking comfort in use of SGA; and reflecting on SGA training needs. After a year of implementing INPAC and a year after project completion, themes described becoming a better clinician; allowing dietitians to see the right people, sooner; recognizing the variability in the treatment path for mildly/moderately malnourished (SGA B) patients; improving overall efficiency in delivery of care; and establishing policy and procedures to sustain and spread use of SGA. CONCLUSION: Initially, dietitians were hesitant to use SGA. Adoption through a focused implementation study and experience with implementation of SGA changed these perceptions. Understanding these perceptions before and after use may support adoption of this useful diagnostic tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».