Let them eat (birthday) cake: reframing healthy eating in healthcare organizations
Notice bibliographique
Résumé
Healthy eating is influenced by a myriad factors ranging from individual to societal. Healthcare organizations have recently adopted healthy eating policies to improve food environments; however, how such policies shape practice is still unknown. This qualitative study explores perspectives on continuous quality improvement (CQI) among healthcare staff and managers working in hospital foodservices post-implementation of a healthy eating policy aimed at improving food environments. We conducted semi-structured interviews with 12 foodservices staff at Nova Scotia Health. Participants varied in role (administrative, point-of-sale) and location (rural/urban). We analyzed findings using directed content analysis. Participants' approach to quality revealed a range of definitions of healthy eating, from health promotion efforts directed towards individual behavior change management to a broader emphasis on supportive food environments. This research also highlighted the complexity of the healthcare food environment in which health promotion was being implemented, a 'setting' as per the 'settings approach' to health promotion, but also revealing a 'setting within a setting': food environments within healthcare environments. These nested environments are alternatively more business or healthcare service-centric, within the larger healthcare environment. Healthcare practitioners' views on effective implementation of the policy also spanned many scales of healthy eating, informed by concepts within their core healthcare practice (dietetics: nutrients), the organization (historical nutrition contexts) and broader food culture (food trends and choice). This study has demonstrated that CQI for a healthier food environment within healthcare needs a broader focus to advance benchmarks for health promotion.
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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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,019 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».