Navigating the nutrition information landscape for healthcare providers of residents in long-term care homes at the end of life
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: End of life (EOL) care is provided to residents in long-term care (LTC) homes and aims to support quality of life until death. EOL care does not always meet the expectations of caregivers as they often receive inconsistent and inadequate information about the resident’s care at EOL. Issues of short-staffing and lack of EOL nutritional practices in LTC have been further accentuated by COVID-19. Objectives: The objectives of this study were to examine 1) How healthcare providers (HCPs) perceive food and eating at the end of life for older adults in LTC in normal conditions and during a pandemic; and 2) What EOL nutrition conversations in LTC currently look like. Methods: Sixteen HCPs working in Manitoba LTC homes were recruited and interviewed [female (88%), mean age ± SD = 42 ± 10.2 years; dietitians (62.5%)]. The semi-structured interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using inductive content analysis. Results: Three themes emerged from the interviews. 1) Negotiating tensions in nutrition at EOL: tensions arise from differing expectations and the importance of nutrition of the HCPs, caregivers, and sometimes the residents. HCPs provide education to caregivers on the role of food at EOL and what is best for the comfort of the resident. 2) Bridging the nutritional divide: EOL nutrition information is provided by HCPs to caregivers mostly through in-person conversations. HCPs stated that the most appropriate time to initiate these conversations is at admission or when there is a change in the resident’s condition. 3) Challenges during COVID-19: visitor restrictions limited conversations to be over the phone and HCPs had to provide more frequent updates to bridge this gap. Due to the rapid progression of the virus, conversations about the nutritional care of COVID-19-positive residents involved more discussion of management of gastrointestinal issues and predicting health trajectory. Conclusion: HCPs in LTC navigate tensions at EOL through balancing comfort and nutritional needs of the resident, and bridge the nutritional divide by providing education to caregivers. The COVID-19 pandemic affected the way EOL nutritional conversations were carried out due to visitor restrictions and the rapid progression of the virus.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».