Cancer-malnutrition care beyond the hospital walls: a survey of nutrition governance, practice, knowledge and education needs in the primary care and community sector in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Cancer-related malnutrition remains a prevalent issue in cancer survivorship. This study aimed to understand cancer-related malnutrition practice, knowledge and education needs in the primary care and community sectors, as well as the transition of nutrition care from hospital cancer services following cancer treatment. Methods A cross-sectional survey was conducted with general practitioners (GPs), general practice nurses (GPNs) and dietitians in hospital cancer services, community services and primary care in Victoria, Australia. Results The 184 respondents represented dietitians (n = 152), GPs (n = 22) and GPNs (n = 10). GPs and GPNs, and dietitians working in primary care and community settings (78% and 63%, respectively) agree cancer malnutrition is going unrecognised in their service. Only 26% of community health services complete malnutrition risk screening and 35% of GPs and GPNs frequently weigh their patients with cancer. Most GPs and GPNs (88%) believe responsibility for malnutrition risk screening should be shared across disciplines and 94% would like access to a malnutrition screening tool. Only 32% of hospital oncology dietitians and 44% of GPs and GPNs frequently refer their patients to primary care or community dietitians. Conclusion Implementation of routine malnutrition risk screening in primary care and community services and improved transition of nutrition care between hospital, primary care and community practitioners is required. Targeted cancer malnutrition education and resources across all health sectors is warranted.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».