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Enregistrement W3193768487 · doi:10.1080/17549507.2021.1953144

Assessing adherence and exploring barriers to provision of prescribed texture modifications for dysphagia in a residential aged care facility in rural Australia

2021· article· en· W3193768487 sur OpenAlexaff
Cindy Hill, Renee P. Clapham, Alison Buccheri, Michael Field, Anna Wong Shee, Laura Alston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Speech-Language Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingAuditDysphagiaFocus groupAged careMedicineNursing homesNursingBusinessMarketingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Purpose: Between 55–65% of residents living in residential aged care facilities (RACFs) experience dysphagia and are prescribed texture-modified diets by a speech-language pathologist (SLP). The aim of this study was to assess current adherence to prescribed texture modification for people with dysphagia; and explore barriers to implementation in a rural aged care setting.Method Method: Meal texture audits (N = 42) were completed with residents with dysphagia in a rural RACF who were prescribed texture-modified diets or fluids by a SLP. Semi-structured focus groups were conducted with nursing and food preparation staff (N = 11) to identify barriers to implementation.Result Result: Mealtime texture audits identified that 54.8% (n = 23) of residents' food modification requirements were incorrectly documented in the manual entry database (kitchen form) and 64.3% (n = 27) of meal trays contained foods that did not meet residents' dysphagia management plans. Focus group data revealed seven main themes impacting on the ability of staff to implement prescribed texture-modified diets. Complicated processes and communication between nursing, food services and SLP staff were identified as major barriers. These were complicated further by time pressures experienced by staff as well as staffing issues, resourcing of the kitchen, accommodating individual dietary preferences and the variety/presentation of dietary options at the aged care facility.Conclusion: There was low adherence to SLP prescribed texture-modified diets and fluids in the participating rural RACF. This study identified major barriers to implementing SLP prescribed texture-modified diets including complicated processes, communication breakdowns, time pressures and limited staffing. Implementation of an online menu management system and regular dysphagia-specific training may address barriers to communication and complicated paper-based menu systems and should be a priority for health services to ensure adequate dysphagia management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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