Malnutrition care in hospitalized pediatric inpatients: comparison of perceptions and experiences across two pediatric academic health sciences centres
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition affects up to one in three Canadian children admitted to hospital. Awareness among pediatric healthcare providers (HCPs) of the prevalence and impacts of hospitalized malnutrition is critical for optimal management. The purpose of this study was to determine perceptions of malnutrition among pediatric HCP across two major academic health sciences centres, and to determine how the use of a standardized pediatric nutritional screening tool at one institution affects responses. Between 2020 and 2022, 192 HCPs representing nursing, dietetics, medicine, and other allied health were surveyed across McMaster Children's Hospital and The Hospital for Sick Children. 38% of respondents from both centres perceived rates of malnutrition between approximately one in three patients. Perceptions of the need for nutritional screening, assessment, and management were similar between centres. All respondents identified the need for better communication of hospitalized malnutrition status to community providers at discharge, and resource limitations affecting nutritional management of pediatric inpatients. This study represents the largest and most diverse survey of inpatient pediatric HCPs to date. We demonstrate high rates of baseline knowledge of hospital malnutrition, ongoing resource challenges, and the need for a systematic approach to pediatric nutritional management.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».