Alignment of menu items offered in Canadian long-term care homes with Canada’s food guide and the Diabetes Canada Clinical Practice Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many residents in long-term care (LTC) homes face the risk of malnutrition and non-communicable diseases like diabetes, underscoring the crucial role of menu planning. In most provinces, menu items offered in LTC homes must adhere to Canada's food guide (CFG). Other dietary guidelines, like those in Diabetes Canada Clinical Practice Guidelines (DCCP), provide recommendations for managing chronic disease; however, the alignment of individual menu items with CFG and DCCP is unknown. The objective was to assess the alignment of menu items offered in LTC homes with CFG and DCCP. METHODS: Using a four-week menu cycle designed for LTC, menu items (n = 1,365) were assessed using two nutrient profile models based on CFG and the DCCP. The Canadian Foods Scoring System (CFSS) categorized items as "very poor" to "excellent" choices according to CFG, and the DCCP nutrient profile model classified items as "least" to "mostly aligned" with DCCP. Descriptive statistics summarized menu items by CFSS and DCCP nutrient profile model categories across meal occasions and food categories. RESULTS: Overall, 52.8% of menu items served in LTC homes were rated "good" or "excellent" choices by CFSS, and 50.8% were classified as "most aligned" with the DCCP nutrient profile model. Afternoon Snacks had the highest proportion of the least healthy items. Legumes and Vegetables were the healthiest categories, and Sugars & Sweets, along with Combination Dishes, ranked as the least healthy. CONCLUSIONS: While about one-half of LTC menu items align with CFG and DCCP, opportunities remain to enhance their nutritional quality. Developing a translational tool based on nutrient profile models could simplify the application of food-based dietary guidelines, supporting more effective and aligned LTC menu planning.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».