Code Brown: A Review of Hospital-Acquired Malnutrition and Foodborne Outbreak Management in Emergency and Surgical Wards
Notice bibliographique
Résumé
Background: Within the high-stakes environment of acute care, two intersecting crises silently compromise patient safety and outcomes: hospital-acquired malnutrition (HAM) and healthcare-associated foodborne outbreaks. Patients in emergency and surgical wards are uniquely vulnerable, facing metabolic stress, increased nutritional demand, and exposure to pathogens via food and feeding practices. These dual threats are often managed in professional silos, leading to fragmented responses that fail to address their systemic interdependence. Aim: This narrative review aims to synthesize evidence on the epidemiology, etiology, and interprofessional management of HAM and foodborne illness within emergency and surgical settings. Methods: A comprehensive search of PubMed, CINAHL, Scopus, and Web of Science (2010-2024) was conducted. Results: The review identifies a high prevalence of HAM upon admission and incidence during hospitalization, exacerbated by nil-by-mouth protocols, missed meals, and poor intake monitoring. Concurrently, outbreaks of pathogens like Norovirus and Salmonella are linked to hospital food systems. Key failures include disjointed communication between dietetic and infection control teams, inadequate nursing resources for feeding assistance, and management systems that prioritize cost and efficiency over nutritional safety and infection resilience. Conclusion: HAM and foodborne outbreaks represent a "Code Brown" – a simultaneous metabolic and infectious emergency. Addressing them requires an integrated, hospital-wide strategy that repositions nutrition and food safety as inseparable components of clinical care, underpinned by interprofessional protocols, dedicated resources, and executive-level accountability.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».