Determining Patient Satisfaction, Nutrition, and Environmental Impacts of Inpatient Food at a Tertiary Care Hospital in Canada: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
While hospital meals are designed to meet the nutritional requirements associated with illness or surgery, competing priorities often take precedence over food quality, contributing to poor patient satisfaction, in-hospital malnutrition, and high food waste. The environmental impacts of hospital food services are a less well-characterized dimension of this complex problem. A prospective cohort study of patients admitted for select abdominal surgeries between June and October 2021 was conducted at a tertiary care hospital in Canada. Greenhouse gas emissions and land-use impacts associated with all food items served were estimated, and patient food waste was weighed for each meal. Patients’ experience of hospital food was measured at discharge. Nutrition was assessed by comparing measured oral intake to minimum caloric and protein requirements. On average, food served in hospital resulted in 3.75 kg CO2e/patient/day and 6.44 m2/patient/day. Average food waste was 0.88–1.39 kg/patient/day (37.5–58.9% of food served). Patients met their caloric and protein requirements on 9.8% and 14.8% of days in hospital, respectively. For patient satisfaction, 75% of overall scores were lower than the industry benchmark, and food quality scores were inversely correlated with quantities of food wasted. Redesigning inpatient food offerings to feature high-quality, low-emissions meals could lessen their environmental impacts while improving patient nutritional status and experience.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».