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Enregistrement W4410285724 · doi:10.3390/curroncol32050275

The Role of Registered Dietitians in Cancer Palliative Care: Responsibilities, Challenges, and Interdisciplinary Collaboration—A Cross-Sectional Survey

2025· article· en· W4410285724 sur OpenAlexvenueno aff
Saori Koshimoto, Koji Amano, Naoharu Mori, Atsuko Imai, M. Sasaki, Miho Miyajima, Takashi Takeuchi

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate Education
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPalliative careFamily medicineNursingMedical educationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Registered dietitians (RDs) in palliative care help maintain patients’ quality of life by providing personalized nutritional support that alleviates eating-related distress. This study aimed to clarify the role of RDs in palliative care by examining their responsibilities and challenges in caring for cancer patients. A nationwide mailed survey was conducted in 2022, focusing on RDs involved in cancer palliative care. One RD per facility was included from all 501 hospitals accredited by Japan’s Ministry of Health, Labour and Welfare. Multivariate analysis identified factors related to collaboration with palliative care teams and challenges in cancer care. Responses from 325 RDs (63.9%) across 325 hospitals (63.9%) were analyzed. Among RDs who consistently collaborated with the palliative care team (PCT), significant associations (p < 0.05) were found with exclusive engagement in cancer/palliative care, providing nutritional counseling to inpatients, the frequency of ward rounds, and individualized meal provision. Challenges included the following: “I struggled with determining appropriate food choices for patients unable to eat”, and “Metabolic complications like cachexia hindered my ability to provide adequate support”. RDs play a crucial role in providing individualized meals for cancer patients through PCT collaboration and ward rounds. To ensure effective support in challenging situations, RDs must be exclusively engaged in palliative care and receive specialized education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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