Supporting nutrition in frail older people: a qualitative study exploring views of primary care and community health professionals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition is associated with increased morbidity and mortality, and is very common in frail older people. However, little is known about how weight loss in frail older people can be managed in primary care. AIMS: To explore the views and practices of primary care and community professionals on the management of malnutrition in frail older people; identify components of potential primary care-based interventions for this group; and identify training and support required to deliver such interventions. DESIGN AND SETTING: Qualitative study in primary care and community settings. METHOD: = 60 participants). Data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Primary care and community health professionals perceived malnutrition as a multifaceted problem. There was an agreement that there is a gap in care provided for malnutrition in the community. However, there were conflicting views regarding professional accountability. Challenges commonly reported by primary care professionals included overwhelming workload and lack of training in nutrition. Community MDT professionals and dietitians thought that an intervention to tackle malnutrition would be best placed in primary care and suggested opportunistic screening interventions. Education was an essential part of any intervention, complemented by social, emotional, and/or practical support for frailer or socially isolated older people. CONCLUSIONS: Future interventions should include a multifaceted approach. Education tailored to the needs of older people, carers, and healthcare professionals is a necessary component of any intervention.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle