Bibliographic record
Abstract
Problématique : Au Québec, le Processus de soins en nutrition (PSN) est peu utilisé, les organisations appréhendent que l’implantation sera ardue mais sont motivées à procéder. Objectif : Accompagner deux services de nutrition clinique d’établissements de santé de la grande région de Montréal dans le déploiement du PSN et documenter les barrières et facteurs facilitants. Méthodologie : L’Hôpital du Sacré-Cœur de Montréal et le CSSS Champlain–Charles-Le Moyne ont été recrutés. La collecte de données fut réalisée via des séances d’accompagnement tout au long du déploiement du PSN. Une rencontre de bilan fut effectuée dans chaque milieu, avec les nutritionnistes et les chefs de service. Les données colligées sont qualitatives. Les échanges furent enregistrés et un cahier de bord complété. La synthèse a été rédigée selon un modèle de gestion de changement. Résultats : Au total, 18 séances d’accompagnement eurent lieu et cinq rencontres de bilan. Les principaux obstacles à la mise en œuvre du PSN sont en grande partie liés à l'engagement des nutritionnistes, à la formation et aux contraintes de temps. Les principaux facteurs facilitants sont les présentations d’histoires de cas accompagnées de discussion et le manuel de la Terminologie internationale de diététique et de nutrition (TIDN). Discussion : Notre système de santé est de plus en plus sujet à des changements et les dirigeants devront optimiser les ressources. L’International Confederation of Dietetic Associations a suggéré d’adopter, à l’échelle internationale, le PSN en tant que cadre pour la profession. Les stratégies d’implantation portant sur des principes de gestion du changement organisationnel faciliteront l’intégration de ces changements importants. L’expérience des deux milieux documentés sera éclairante pour les autres organisations désirant implanter le PSN.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".