The Prevalence of Dyslipidemia in Patients Attending the Post Kidney Transplant Clinic at St Paul’s Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To implement a nutrition risk screening tool for all inpatient rehab units at Toronto Rehab Institute (TRI) and to complete a process evaluation on its use. Process: A review of best practice indicates that systematic nutrition risk screening should be completed for all new admissions to ensure that no high-nutrition risk patients are missed (Mueller et al, 2011). An 'Identification of Nutrition Risk Level' screening tool was developed over 10 years ago at TRI in order to flag high risk patients to the dietitian. Due to inconsistent completion and accuracy, the need for a revised screening tool became evident. Systematic approach used: An updated nutrition risk screening tool was informed and guided by the TRI Clinical Best Practice Process, which included a needs assessment, review of present practice, literature review of best practice, and a gap analysis (McGlynn et al, 2010). The updated tool was adapted from the Canadian Nutrition Screening Tool and includes additional information regarding common reasons for dietitian intervention in rehab. Conclusions: Nursing education was provided for 93 inpatient rehab nurses. Completion rates for new admissions improved from an average of 48% of the time to 87%. The accuracy of information on the completed tools also improved, from 50-80% to 90%. Recommendations: Ongoing training and auditing is needed to sustain this change. Moreover, an outcome evaluation will be helpful to further understand the long-term impact of the tool on dietetic practice and patient care (Eglseer et al, 2019). Significance to the field of dietetics: There are currently no validated screening tools developed for the rehab patient population (Marshall et al, 2016). The positive results observed from the present screening tool may help bridge the gap regarding systematic nutrition risk screening among rehab patients.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».