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Enregistrement W4293089341 · doi:10.3148/cjdpr-2022-016

Dietitian Involvement Improves Consumption of Oral Nutrition Supplements in Hospitalized Patients

2022· article· en· W4293089341 sur OpenAlexvenueno aff
Osman Mohamed Elfadil, Saketh R. Velapati, Lisa D. Miller, Michael F. Huiras, Evan A. Stoecker, Morgan Warner, Laura Vanderveer, Ashley Adkins, Christopher Chargo, Katherine Kueny, Molly S. Bailey, Ryan T. Hurt, Manpreet S. Mundi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionPoor AppetiteIntensive care medicineCross-sectional studyAppetiteEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospitalized patients are at an increased risk of malnutrition due to multiple factors including, but not limited to, acute and chronic diseases especially those affecting gastrointestinal tract, surgery, appetite, and frequent nil per os while undergoing diagnostic workup. Because of this, guidelines suggest the use of oral nutritional supplements (ONS) in hospitalized patients to reduce the risk of malnutrition and its complications. The current report aims to highlights key findings from a cross-sectional survey of 99 hospitalized patients who were at risk for or diagnosed with malnutrition and prescribed ONS. Data regarding ONS prescriber information as well as number ordered and consumed were collected. Of the 2.4 ± 1.5 supplements ordered per person each day, only 1.3 ± 1.1 were consumed, and there was 48% wastage of prescribed ONS. However, dietitian involvement was associated with significant reduction in wastage. Given the need and benefit, it is imperative for the nutrition community to further explore best practices to improve ONS consumption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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