Health policy to address disease-related malnutrition: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health policies promote optimal care, yet policies that address disease-related malnutrition (DRM) are lacking. The purpose of this study was to conduct a scoping review to identify literature on existing and planned policy to address DRM in children or adults and explore the settings, contexts and actors of DRM policy. Methods: A search strategy comprising DRM and policy keywords was applied to eight databases on 24 February 2023. Articles that addressed DRM and policy were selected for inclusion after two independent reviews. The health policy triangle (HPT) framework (ie, actors, content, contexts and processes considerations for policy) guided data extraction and thematic analysis. Results: A total of 67 articles were included out of the 37 196 identified. Some articles (n=14) explored established policies at the local level related to food and mealtime, nutrition care practices, oral nutritional supplement prescribing or reimbursement. Other articles gave direction or rationale for DRM policy. As part of the HPT, actors included researchers, advocacy groups and DRM champions while content pertained to standard processes for nutrition care such as screening, assessment, intervention and monitoring. Contexts included acute care and care home settings with a focus on paediatrics, adults, older adults. Processes identified were varied and influenced by the type of policy (eg, local, national, international) and its goal (eg, advocating, developing, implementing). Discussion: There is a paucity of global DRM policy. Nutrition screening, assessment, intervention and monitoring are consistently identified as important to DRM policy. Decision makers are important actors and should consider context, content and processes to develop and mobilise DRM policy to improve nutrition care. Future efforts need to prioritise the development and implementation of policies addressing DRM.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».