Patterns of use of malnutrition risk screening in pediatric populations: A survey of current practice among pediatric hospitals in North America
Notice bibliographique
Résumé
Information on the use of validated malnutrition risk screening tools in pediatric facilities to guide malnutrition identification, diagnosis, and treatment is scarce. Therefore, a survey of pediatric healthcare facilities and practitioners to ascertain malnutrition risk screening practices in North America was conducted. A pediatric nutrition screening practices survey was developed and sent to members of the American Society for Parenteral and Enteral Nutrition, the Council for Pediatric Nutrition Professionals and the Academy of Nutrition and Dietetics Pediatric Nutrition Practice Group. Respondents represented 113 pediatric hospitals in the United States and six in Canada, of which 94 were inpatient and 59 were outpatient. Nutrition risk screening was completed in 90% inpatient settings, and 63% used a validated screening tool. Nurses performed most malnutrition risk screens in the inpatient setting. Nutrition risk screening was reported in 51% of outpatient settings, with a validated screening tool being used in 53%. Measured anthropometrics were used in 78% of inpatient settings, whereas 45% used verbally reported anthropometrics. Measured anthropometrics were used in 97% outpatient settings. Nutrition risk screening was completed in the electronic health record in 80% inpatient settings and 81% outpatient settings. Electronic health record positive screen generated an automatic referral in 80% of inpatient and 45% of outpatient settings. In this sample of pediatric healthcare organizations, the results demonstrate variation in pediatric malnutrition risk screening in North America. These inconsistencies justify the need to standardize pediatric malnutrition risk screening using validated pediatric tools and allocate resources to perform screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».