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Enregistrement W4391015002 · doi:10.1139/apnm-2023-0195

A survey of preoperative surgical nutrition practices, opinions, and barriers across Canada

2024· article· en· W4391015002 sur OpenAlexaffvenueabout
Natália Tomborelli Bellafronte, Roseann Nasser, Leah Gramlich, Francesco Carli, A. Sender Liberman, Daniel Santa Mina, Geoff Schierbeck, Olle Ljungqvist, Chelsia Gillis

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSaskatchewan HealthSaskatchewan Health AuthorityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionMedicineFamily medicineDescriptive statisticsHealth professionalsHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition is prevalent among surgical candidates and associated with adverse outcomes. Despite being potentially modifiable, malnutrition risk screening is not a standard preoperative practice. We conducted a cross-sectional survey to understand healthcare professionals’ (HCPs) opinions and barriers regarding screening and treatment of malnutrition. HCPs working with adult surgical patients in Canada were invited to complete an online survey. Barriers to preoperative malnutrition screening were assessed using the Capability Opportunity Motivation-Behaviour model. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and qualitative data were analyzed using summative content analysis. Of the 225 HCPs surveyed ( n = 111 dietitians, n = 72 physicians, n = 42 allied HCPs), 96%–100% agreed that preoperative malnutrition is a modifiable risk factor associated with worse surgical outcomes and is a treatment priority. Yet, 65% ( n = 142/220; dietitians: 88% vs. physicians: 40%) reported screening for malnutrition, which mostly occured in the postoperative period ( n = 117) by dietitians ( n = 94). Just 42% (48/113) of non-dietitian respondents referred positively screened patients to a dietitian for further assessment and treatment. The most prevalent barriers for malnutrition screening were related to opportunity, including availability of resources (57%, n = 121/212), time (40%, n = 84/212) and support from others (38%, n = 80/212). In conclusion, there is a gap between opinion and practice among surgical HCPs pertaining to malnutrition. Although HCPs agreed malnutrition is a surgical priority, the opportunity to screen for nutrition risk was a great barrier.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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