Higher quality nutrition care process documentation predicts nutrition diagnosis improvement in the Academy of Nutrition and Dietetics breastfeeding registry study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Registered dietitian nutritionists (RDNs) provide medical nutrition therapy (MNT) to improve public health outcomes, yet RDNs impact on breastfeeding outcomes remains underexplored. The Breastfeeding Registry Study addresses this gap by examining MNT provided to breastfeeding infants. This study describes Nutrition Care Process (NCP) documentation patterns, evaluates documentation quality, and reports nutrition diagnosis improvement, goal attainment, and outcomes predictors. Methods This prospective, observational study included documentation from breastfeeding infants ( n = 92) from July 2020 to June 2024 using the Academy of Nutrition and Dietetics Health Informatics Infrastructure. The primary outcome was breastfeeding duration. Frequencies of documented NCP terminology, impactful care plans, and nutrition diagnosis improvement were assessed. Documentation quality was evaluated using the NCP Quality Evaluation and Standardization Tool (NCP-QUEST). Mixed-effects logistic regression was used to identify predictors of improved outcomes. Results Duration of any breastfeeding averaged 34.2 ± 7.5 (mean ± SD) days ( n = 10), although documentation of this indicator was poor. The most frequent etiology was breastfeeding difficulty (18%). Common intervention categories were Food and/or Nutrient Delivery (46%) and Coordination of Nutrition Care (43%). At reassessment, 68% of diagnoses improved, with the highest rates for breastfeeding difficulty (55%), predicted breastfeeding difficulty (83%), inadequate vitamin D intake (83%), and underweight (83%). NCP-QUEST score (OR = 1.58, 95% CI [1.02, 2.45] p = 0.042) and frequency of registered dietitian visits (OR = 1.77, 95% CI [0.34, 0.9.33] p = 0.049) predicted diagnosis improvement. Discussion Higher-quality documentation and more RDN visits were associated with improvements in breastfeeding infants' nutrition diagnoses. This is the first known study to describe comprehensive care plans delivered by RDNs that improved prevalent lactation-related nutrition problems and to propose standards for documenting breastfeeding care data in alignment with global breastfeeding standards.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».