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Enregistrement W4312447706 · doi:10.2196/42496

A Logical Framework (MYGERYFS) for Hospital Foodservice to Prevent Malnutrition Among Geriatric Patients in Hospitals, Malaysia: Protocol for a Feasibility Study

2022· article· en· W4312447706 sur OpenAlexvenueno aff
Noraida Omar, Shazli Illyani Shafiee, Siti Hazimah Nor'hisham, Zuriati Ibrahim, Rosita Jamaluddin, Syafiqah Rahamat, Barakatun Nisak Mohd Yusof, Halimatus Sakdiah Minhat, Hakimah Sallehuddin

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésMalnutritionProtocol (science)MedicineGeriatric careGerontologyNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Geriatric malnutrition in hospitals is common and can be affected by many things, including poor satisfaction toward hospital foodservice. Hospital foodservice plays an important role in a patient's recovery process by providing adequate nutrients. On top of that, patients' foodservice satisfaction can easily be afflicted by the quality of food served and the overall foodservice experience. Furthermore, malnutrition can occur from poor foodservice quality, especially among geriatric patients. OBJECTIVE: This study aims to assess the effectiveness of the Malaysian Geriatric Patients' Hospital Foodservice Protocol (MYGERYFS). METHODS: The protocol comprises 3 phases. Phase One is a cross-sectional study that took place at public hospitals with geriatric wards in the Klang Valley. Univariate data from Phase One were analyzed descriptively. Pearson correlation and chi-square were conducted to find factors associated with foodservice satisfaction. Phase Two involves the collaboration of health care professionals in the geriatric field. In Phase Three, a feasibility study will be conducted to determine the feasibility of the MYGERYFS protocol in a hospital among 60 geriatric patients. These patients will be randomized into control and intervention groups, respectively. Intervention care will be done to ensure the safety of the protocol. RESULTS: Data collection for Phase One of the study has been completed. A total of 233 geriatric respondents with the mean age of 71.39 (SD 7.99) years were gathered. Approximately 51.5% (n=120) of the respondents were female, while 48.5% (n=113) were male, with a mean BMI of 24.84 (SD 6.05) kg/m2. Their mean energy and protein intakes were 1006.20 kcal (SD 462.03 kcal) and 42.60 (SD 22.20) grams, respectively. Based on the Mini Nutritional Assessment, older patients who scored 12-14 (normal) were 27.9% (n=65), those who scored 8-11 (at risk) were 54.9% (n=128), and those who scored 0-7, which is the lowest (malnutrition), were 17.2% (n=40) of the study population. Hence, most patients were at risk of malnutrition. Although a majority of the patients claimed to have good foodservice satisfaction 26.2% (n=61), they also experienced at least 3 barriers during mealtimes. It was found that dietary intake and mealtime barriers were significantly associated with the respondent's foodservice satisfaction. Data for Phase Two and Phase Three are yet to be collected and analyzed. CONCLUSIONS: This study protocol could potentially benefit the hospital foodservice system and aid in improving geriatric nutritional status. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04858165; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04858165. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/42496.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,007

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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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