Dietetic practice by Australian and Canadian dietitians with people with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Although Parkinson’s disease (PD) is a complex disease for which appropriate nutrition management is important, limited evidence is currently available to support dietetic practice. Existing PD-specific guidelines do not span all phases of the Nutrition Care Process (NCP). This study aimed to document PD-specific nutrition management practice by Australian and Canadian dietitians. DAA members and PEN subscribers were invited to participate in an online survey (late 2011). Eighty-four dietitians responded (79.8% Australian). The majority (70.2%) worked in the clinical setting. Existing non-PD guidelines were used by 52.4% while 53.6% relied on self-initiated literature reviews. Weight loss/malnutrition, protein intake, dysphagia and constipation were common issues in all NCP phases. Respondents also requested more information/evidence for these topics. Malnutrition screening (82.1%) and assessment (85.7%) were routinely performed. One-third did not receive referrals for weight loss for overweight/obesity. Protein intake meeting gender/age recommendations (69.0%), and high energy/high protein diets to manage malnutrition (82.1%) were most commonly used. Constipation management was through high fibre diets (86.9%). Recommendations for spacing of meals and PD medications varied with 34.5% not making recommendations. Nutritional diagnosis (70.2%) and stage of disease (61.9%) guided monitoring frequency. Common outcome measures included appropriate weight change (97.6%) and regular bowel movements (88.1%). With limited PD-specific guidance, dietitians applied best available evidence for other groups with similar issues. Dietitians requested evidence-based guidelines specifically for the nutritional management of PD. Guideline development should focus on those areas reported as commonly encountered. This process can identify the gaps in evidence to guide future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».