Planning Micronutrient-Dense Menus in Ontario Long-Term Care Homes: Strategies and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Prevalence of micronutrient malnutrition is high in individuals living in long-term care (LTC) homes with many individuals consuming low levels of vitamins B6, D, and E; folate; calcium; magnesium; and zinc. The focus of this research was to identify strategies and challenges encountered during development of micronutrient-dense menus for use in Ontario LTC homes and to examine costs associated with development of a menu with acceptable micronutrients. Semi-structured open-ended interviews were conducted with 13 menu planners (7 dietitians, 6 nutrition managers) in diverse LTC homes in Ontario. Data were thematically analyzed. A 7-day hypothetical menu meeting all nutrient requirements was developed and costed. Analysis of the interview data showed that menus are planned according to the Canada's Food Guide (2007) and focus placed on Dietary Reference Intakes of protein, fibre, calcium, and sodium. Little focus is placed on micronutrients. Flexibility in foods offered was important to accommodate the small volume of food consumed. Resident preferences were balanced against nutritional requirements. Challenges included planning for diverse populations, managing portion sizes, and balancing the budget. A hypothetical menu planned to contain adequate levels of all micronutrients is 49% higher in food costs than the amount currently provided to Ontario LTC homes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».