Supporting nutrition in frail older people: a qualitative study exploring views of primary care and community health professionals
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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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».