Predictors of nutrition care process knowledge and use among dietitians internationally
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The nutrition care process (NCP) and its associated standardised terminology (NCPT, referred to collectively as NCP/T) forms a problem-solving framework fundamental to dietetic practice. Global implementation would assist in confirming outcomes from dietetic care, but implementation rates have varied between countries. We investigated which factors predict NCP/T knowledge and use among dietetic professionals in an international cohort, aiming to understand how implementation can be strengthened. METHODS: The validated International NCP Implementation Survey was disseminated to dietitians in 10 countries via professional networks. Implementation, attitudes and knowledge of the NCP/T along with workplace and educational data were assessed. Independent predictive factors associated with higher NCP/T knowledge and use were identified using backward stepwise logistic regression. RESULTS: Data from 6149 respondents was used for this analysis. Enablers that were independent predictors of both high knowledge and frequent use of NCP/T were peer support, recommendation from national dietetic association and workplace requirements (all p < 0.001). Country of residence and working in clinical settings (p < 0.001) were demographic characteristics that were independent predictors of high knowledge and frequent use of NCP/T. A high knowledge score was an independent predictor of frequent NCP/T use (p = 0.002). CONCLUSIONS: Important modifiable enablers for NCP knowledge and use rely on organisational management. National dietetic organisations and key stakeholders such as employers are encouraged to integrate active NCP/T support in their leadership initiatives. This could take the form of policies, formalised and structured training strategies, and informatics initiatives for the integration in electronic health records.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».