Barriers and Enablers to Delegating Malnutrition Care Activities to Dietitian Assistants
Notice bibliographique
Résumé
Delegation of malnutrition care to dietitian assistants can positively influence patient, healthcare, and workforce outcomes. However, nutrition care for hospital inpatients with or at risk of malnutrition remains primarily individually delivered by dietitians-an approach that is not considered sustainable. This study aimed to identify barriers and enablers to delegating malnutrition care activities to dietitian assistants. This qualitative descriptive study was nested within a broader quality assurance activity to scale and spread systematised and interdisciplinary malnutrition models of care. Twenty-three individual semi-structured interviews were completed with nutrition and dietetic team members across seven hospitals. Inductive thematic analysis was undertaken, and barriers and enablers to delegation of malnutrition care to dietitian assistants were grouped into four themes: working with the human factors; balancing value and risk of delegation; creating competence, capability, and capacity; and recognizing contextual factors. This study highlights novel insights into barriers and enablers to delegating malnutrition care to dietitian assistants. Successful delegation to dietitian assistants requires the unique perspectives of humans as individuals and in their collective healthcare roles, moving from words to actions that value delegation; engaging in processes to improve competency, capability, and capacity of all; and being responsive to climate and contextual factors.
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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 | 0,018 | 0,050 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».