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Enregistrement W4413450400 · doi:10.1016/j.jand.2025.05.016

Bridging Quality, Interoperability, and Terminology Through the Updated Malnutrition Care Score

2025· article· en· W4413450400 sur OpenAlexfundno aff
Michelle Ashafa, Donna G. Pertel, Tamaire Ojeda, Sharon M. McCauley, A. Coltman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Academy of Nutrition and Dietetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Safety Commission
Mots-clésBridging (networking)TerminologyInteroperabilityMalnutritionComputer scienceMedicineWorld Wide WebLinguisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Malnutrition Care Score, formerly the Global Malnutrition Composite Score, is the first nutrition-focused electronic clinical quality measure (eCQM) in the Centers for Medicare and Medicaid Services Inpatient Quality Reporting program, placing credentialed nutrition and dietetics practitioners at the forefront of evidence-based malnutrition care. eCQMs consist of Elements and Measure Observations analyzed by computer logic, resulting in scores reported directly to the Centers for Medicare and Medicaid Services. This measure uses standardized health terminologies, as well as workflows, guided by the Nutrition Care Process and its terminology for effective communication and quality measurement. Value sets, essential to the functionality of eCQMs, arise from these health terminologies and contain terms and numerical codes to accurately capture workflows, interventions, and conditions. Machine readability of codes facilitates electronic data retrieval and efficient interoperability among health care systems' electronic health records. To support the standardization of eCQMs, data elements are collected using discrete fields, providing comparable data points for accurate data extraction and measurement. Thus, information flows from clinician documentation into file submission to the Centers for Medicare and Medicaid Services. By partnering with facility staff members and leaders, credentialed nutrition and dietetics practitioners can ensure that discrete fields are optimized to support data capture through a well-structured electronic health record. The Malnutrition Care Score enhances the value of credentialed nutrition and dietetics practitioners by promoting the utilization of broad skill sets to facilitate evidence-based malnutrition care, supporting the selection of the Malnutrition Care Score for facility quality reporting.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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