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Enregistrement W3005102691 · doi:10.1093/ageing/afz183.22

22 Design and Implementation of A Nutrition Clinical Pathway for Patients with Fractured Neck of Femur

2020· article· en· W3005102691 sur OpenAlexaff
J Kingdon, H Aadan, Sohrab Husain, Cory Atkinson, CHAS. E. THOMSON, Peter Braude

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralMalnutritionPDCAAuditClinical pathwayMedical prescriptionEmergency medicinePhysical therapyInternal medicineFamily medicineQuality managementNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with a fractured neck of femur (FNOF) are commonly malnourished pre-admission, have reduced oral intake in hospital and a hypermetabolic state up to three months postoperatively (E Paillaud 2000). Malnutrition is associated with functional deterioration, higher morbidity and mortality. Evidence suggests nutritional supplementation post-surgery can reduce postoperative complications. As a result, nutritional assessment is included in the National Hip Fracture Database best practice tariff (Avenell, Cochrane Database of Systematic Reviews 2016). Introduction Our aim was to design and implement a clinical pathway for patients with FNOF to identify malnutrition and provide appropriate nutritional support. Intervention A retrospective audit of 25 patients was completed to understand baseline rates of assessment, prescription of supplements and referral to dietetics. Using these data meetings were arranged to develop a clinical pathway. Key stakeholders included dietetics, orthopaedic surgeons, geriatricians, physiotherapists and nurses. The pathway was evaluated and optimised with two Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles looking at 25 patients each time. Results Baseline: 79% received a nutritional assessment, 32% had nutritional supplements prescribed and 36% (n=9) met criteria for referral to a dietician, of which 55%were referred. However, an additional 5 referrals were made to dietetics for patients who did not meet criteria, a 50% inappropriate referral rate. PDSA cycle 1: increased nutritional assessment (85%), increased nutritional supplements prescribed (92%), decreased inappropriate referrals to dietetics (43%). PDSA cycle 2: increased nutritional assessment & nutritional supplements prescribed (100%), increased inappropriate referrals to dietetics (80%). Conclusions The implementation of a nutrition pathway has led to increased identification and treatment of malnutrition, which has in addition improved accrual of the best practice tariff. However, greater number of inappropriate referrals have been made to dietetics. This is partly attributed to difficulty weighing patients on admission, and where no weight is inputted on the Malnutrition Universal Screening Tool a “High Risk” score is generated triggering a referral. We are now looking at alternative methods to obtaining a weight such a mid-upper arm circumference.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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