Physician Perspectives on Malnutrition Screening, Diagnosis, and Management: A Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is an important clinical entity that is frequently underdiagnosed and undertreated, in part due to a lack of education and different perceptions by healthcare providers on its value in medical practice. Given this void, the purpose of this qualitative study was to explore physicians' clinical perspectives on malnutrition care, including its prevalence in their practice, and potential barriers that might preclude the delivery of malnutrition care. Using a directed content qualitative analysis approach, a total of 22 general and subspecialist physicians across three Canadian provinces were interviewed using a series of standardized questions developed by a multidisciplinary research team. Responses were transcribed and then analyzed using NVivo Version 14 software. While physicians recognized the importance of malnutrition screening and treatment, they did not view themselves as the primary drivers and often deferred this responsibility to dietitians. Lack of standard malnutrition screening, education amongst allied healthcare providers, time, personnel, and referral processes to have patients assessed and managed for malnutrition were also identified as contributing factors. For physicians, malnutrition education, standard malnutrition screening during patient encounters, and access to the necessary tools to manage malnutrition using a more centralized approach and standard referral process were viewed as strategies with the potential to improve the ability of the physician to identify and manage disease-related malnutrition and its negative consequences.
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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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».