Poster (Knowledge Generation) ID 1987820
Notice bibliographique
Résumé
Background Anti-inflammatory diets have shown effective in reducing pro-inflammatory cytokines, and neuropathic pain and depression in individuals with spinal cord injury or disease (SCI/D). However, work to date has focused on community-dwelling individuals with SCI/D, and the diet’s efficacy in an inpatient population, and the feasibility of offering it in a hospital, are unknown. The inpatient setting may be ideal for introducing an anti-inflammatory diet, as immune-related health complications peak acutely after SCI, and forming new dietary habits may be easier in an inpatient setting. Thus, it is necessary to investigate the feasibility of an anti-inflammatory diet in the inpatient SCI/D setting. Objectives Phase 1: Understand the nutritional value of the current meal plans in selected inpatient SCI/D hospitals and their compliance with our anti-inflammatory diet. Phase 2: Understand the opinions that inpatients with SCI/D have regarding their currently offered meal choices and their readiness to learn about, and adopt, an anti-inflammatory diet. Phase 3: Understand the barriers and facilitators for implementing an anti-inflammatory diet in an inpatient setting from the perspective of hospital administrators. Proposed Design/Methods This study will take place in the SCI inpatient settings in two Ontario hospitals. Four to five inpatients from each site will be interviewed in Phase 1 and 2, and four to five Food Services administrators from each site will be interviewed in Phase 3. Menu plans, as well as individual food logs will be analyzed for nutritional value and compliance to an anti-inflammatory diet. Interviews will be subject to thematic analysis.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,941 | 0,738 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».