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 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 | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».