Assessment of Knowledge of Gluten-Free Diet Amongst Food Handlers in Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: When admitted to the hospital, individuals with celiac disease rely on food handlers for provision of safe, uncontaminated gluten-free meals. We aimed to assess the knowledge of gluten-free diet (GFD) amongst individuals involved in meal preparation for patients. Methods: A questionnaire with 10 demographic and 35 test items to assess knowledge of GFD, including workplace scenarios encountered in meal preparation, was administered to food handlers including cooks, utility workers, dietary technicians, and supervisors in 2 tertiary care, university-affiliated hospitals. A score of ≥28 of 35 (≥80%) was considered a “pass”. Results: A total of 72 individuals completed the study, mean age 40.3 ± 1.6 years, 75% female. Only 42 (56.8%) scored ≥80% and achieved a pass. The average score was 75.9% ± 13.4%, range 25.7%–100%. The supervisors had significantly higher scores (87.9% ± 11.4%) than utility workers (73.0% ± 11.4%; P = 0.01) and cooks (71.7% ± 14.5%; P = 0.01). Cooks had the lowest scores with 80% scoring <80%. Females scored higher than males (77.8% vs. 68.8%; P = 0.02). Conclusions: There are significant differences in GFD knowledge amongst various groups involved in food preparation in hospitals. The gaps identified in knowledge can potentially compromise the safety of patients with celiac disease. Targeted interventions to educate hospital food handlers about GFD are warranted. Registered Dietitians can play an important role in providing this education.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».