Balancing Patients’ Eating Habits with Planetary Health—Pilot Study to Decrease Food Waste with Vegetarian Lunches using a Quality Improvement Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Patient health is greatly impacted by increased likelihood of malnutrition if food is not consumed. Food waste also contributes to greenhouse gas emissions and may be possibly reduced by offering vegetarian food options. Therefore, a Plan-Do-Study-Act intervention of “Vegetarian Week” was conducted in an urban geriatric rehabilitation unit. Method Food waste was measured using the Visual Estimation Method, and the proportion of waste before and after the intervention was compared using a two-tailed z-test. Surveys assessed patients’ attitudes towards vegetarian meals. Results Study population was of 54 (2022) and 65 (2023) patients with the majority being male (62.5%), average age 74.5 years, average length of stay 33 days. Comparing pre- and post-intervention periods, overall food wastage increased at: breakfast (22% to 32%), lunch (22% to 32%), and dinner (20% to 25%) with p values <.001. Considering lunch entrées only, wastage increased from 17% to 38%, with vegetarian entrees wasted (46%) more than non-vegetarian ones (34%). Vegetarian patients wasted (37%) as much as non-vegetarians (39%). Survey response rate pre-PDSA was 45%, with most patients (76%) reporting eating an omnivorous diet, a prior awareness of personal and planetary health benefits of vegetarian diets (59%), and previously trying vegetarian dishes (62%). Post-PDSA survey response rate was lower (22%) with 57% not willing to try vegetarian dishes again. Conclusion Through evaluation of the patient food experience with Visual Estimation Method and surveys, the very complex issue of food satisfaction was explored in older adults. Although food waste was not decreased during this “Vegetarian Week” pilot, improving patient and planetary health requires ongoing efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».