The conversation around malnutrition: a qualitative study of dietitian and patient perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is prevalent among older adults in Canada and it can be mitigated through personalized dietitian-led counselling. This qualitative study aimed to explore how malnutrition is communicated and perceived, providing insight for future care. This multisite qualitative study was conducted in Alberta and Quebec, Canada. Participants were recruited through purposive sampling to target patients ≥65 years old who spoke French or English, had a malnutrition diagnosis, and received counseling for malnutrition from a dietitian. Dietitians who had worked directly with patients ≥65 years old with a diagnosis of malnutrition were recruited through advertisement. Semi-structured interviews were recorded both in person and over the phone. Data were transcribed verbatim and analyzed using reflexive thematic analysis. Twenty-five patients and 10 dietitians were interviewed, producing five themes (two dietitian themes and three patient themes). First, diagnosing malnutrition: dietitians highlighted challenges in diagnosing malnutrition due to limited support and resources. Second, using the “ M” word: dietitians hesitated to use the term “malnutrition” with patients. Third: knowing I'm malnourished: patients reported not being informed of their diagnosis. Fourth, what is malnutrition? Patients revealed the word sounds extreme and unrelatable. Reactions to the diagnosis varied: acceptance, shock, detached, and neutral. Finally, stigma and blame: some patients distanced themselves from the stigma by rationalizing their nutrition problems. Gaps in management of malnutrition were identified. Future research should focus on how to communicate the diagnosis to improve outcomes for malnutrition.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».