18 Finding the place for nutrition in healthcare education and practice
Notice bibliographique
Résumé
Background Malnutrition continues to impact healthcare outcomes, quality of life and costs to healthcare systems. Implementing nutritional care requires knowledge and skills which dietitians are trained for, however due to their limited numbers they rely on other healthcare professionals to recognise, initiate treatment, and subsequently refer where necessary. This paper describes an iterative development and implementation of nutrition medical education resources for doctors and healthcare professionals in England through a project called Nutrition Education Policy for Healthcare Practice. Method The interdisciplinary teaching team consisted of medical doctors, a registered dietitian, associate and registered nutritionists, a registered nurse, academic and education professionals. A two-stage process based on action research methodology was employed to develop and implement workshops. An initial pilot followed by 6 workshops reached 169 participants and delivered 13.5 hours of nutrition teaching. The workshops were evaluated using a combination of tools one designed by the NNEdPro team, others provided by the host organisations where the workshops were delivered. Further informal feedback during, and after, each road show was captured. Results Formal feedback on the workshops using the workshop evaluation tools was limited. A key finding from workshop delivery included lower attendance for voluntary workshops compared to mandatory workshops. Better reception of workshops which were delivered by doctors known to the participants and included local issues, and increased difficulty in organising interdisciplinary education due to low priority given to nutrition, and uncertainty of the professional roles in the delivery of nutrition care. Conclusion Although this project allowed successful development of resources for nutrition training of doctors and was successfully delivered and adapted, there was no clear “place” for this training in current healthcare teaching. One proposed way to change this is to demonstrate interprofessional roles through relevant clinical scenarios, aiming to align existing roles and workplace expectations as part of MDT, thus supporting dietitians in tackling malnutrition as a healthcare workforce.
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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 | 0,035 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».