Investigating the patient food experience: Understanding hospital staffs' perspectives on what leads to quality food provision in Ontario hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food quality influences patient food satisfaction, which may subsequently affect food intake and recovery, influencing hospital costs. The present qualitative study aimed to gain an understanding of hospital staff/volunteers experiences of serving food in Ontario hospitals, perceptions of food quality and challenges to quality food provision. METHODS: Sixteen Ontario hospitals participated. Semi-structured interviews (n = 64 participants) and focus groups (n = 24; 150 participants) were conducted. Transcripts were analysed using inductive thematic analysis. RESULTS: Four themes emerged: (1) Providing Good Quality Food (e.g., attributes that comprise the construct of meal quality, patients' expectations and desires from meals); (2) Individualising the Food and Mealtime Experience (e.g., processes to identify and cater to patients' needs and preferences); (3) Acknowledging Organisational Constraints (e.g., staffing, budget, etc.); and (4) Innovating Beyond Constraints (e.g., identifying innovation within potential modifiable and unmodifiable organisational constraints). CONCLUSIONS: Serving meals in hospital is complex because of organisational and patient factors; however, current efforts to serve quality food despite these complexities were uncovered in our investigation. Discussions highlighted current practices that promote food quality and strategies for improvement. Improving food quality and the hospital meal experience can support food intake and patient outcomes, as well as reduce waste and hospital associated costs. The findings can be used to support quality improvement measures aiming to serve high quality food that meets patients' expectations and nutritional needs.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».