Assessing Impact of Nutrition Care by Registered Dietitian Nutritionists on Patient Medical and Treatment Outcomes in Outpatient Cancer Clinics: A Cohort Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
More information is needed about the impact of outpatient nutrition care from a registered dietitian nutritionist (RDN) on patient outcomes. This study aimed to assess the feasibility of a cohort study design to evaluate impact of RDN nutrition care on patient outcomes, describe clinic malnutrition screening practices, and estimate statistical parameters for a larger study. Seventy-seven patients with lung, esophageal, colon, rectal, or pancreatic cancer from six facilities were included (41 received RDN care and 36 did not). RDN nutrition care was prospectively documented for six months and documented emergency room visits, unplanned hospitalizations and treatment changes were retrospectively abstracted from medical records. Most facilities used the Malnutrition Screening Tool (MST) to determine malnutrition risk. Patients receiving RDN care had, on average, five, half hour visits and had more severe disease and higher initial malnutrition risk, although this varied across sites. Documented medical and treatment outcomes were relatively rare and similar between groups. Estimated sample size requirements varied from 113 to 5856, depending on tumor type and outcome, and intracluster correlation coefficients (ICCs) ranged from 0 to 0.47. Overall, the methods used in this study are feasible but an interventional or implementation design might be advantageous for a larger study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».