Facts zum Management der Klinischen Ernährung – eine Online-Befragung
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Die krankheitsassoziierte Mangelernährung (KAM) stellt ein relevantes Problem dar und wird bei 20 – 60 % der hospitalisierten internistischen, geriatrischen oder chirurgischen Patienten beobachtet. Die KAM ist assoziiert mit einer Erhöhung der Morbiditäts-, der Mortalitäts- und der Komplikationsrate sowie mit einer Verschlechterung der Lebensqualität. Die frühzeitige Identifikation von Risikopatienten mittels eines validierten Screenings und die anschließende Erfassung des Ernährungsstatus sind entscheidende initiale Schritte für ein erfolgreiches Ernährungsmanagement. Anhand dieser Informationen kann ein Ernährungsplan ausgearbeitet und eine entsprechend adäquate Ernährungstherapie rasch eingeleitet werden. Die Behandlung muss überwacht, evaluiert und regelmäßig adaptiert werden, um die ernährungsmedizinischen Ziele schnellstmöglich erreichen zu können. Das Ziel der hier vorliegenden Untersuchung ist es, die Situation der Ernährung in Schweizer Institutionen besser zu verstehen und potenzielle Barrieren aufzuzeigen, welche die Entwicklung bzw. Durchführung eines optimalen Ernährungsmanagements verhindern. Anhand dieser Ergebnisse können geeignete und gezielte Konzepte für eine potenzielle Optimierung erarbeitet werden. Fünfzig Pflegedienstleitungen (72 % Krankenhäuser, 28 % Pflegeheime) haben eine Online-Befragung zu Funktion und Verantwortlichkeit, Erfassung und Monitoring des Ernährungszustands und zugehörigen Problemen in ihrer Institution ausgefüllt. Aus den Ergebnissen lässt sich schließen, dass schweizweite Leitlinien und Standards für das Screening, das Assessment sowie das Monitoring des Ernährungszustands sowie zu ernährungstherapeutischen Interventionen und zur Bearbeitung von Behandlungszielen bei der KAM entwickelt werden müssen. Kontinuierliche ernährungsspezifische Aus- und Weiterbildung vom medizinischen Personal muss stattfinden und kontinuierliche Aufklärungs- und Sensibilisierungsarbeit muss bei Patienten geleistet werden, um das Bewusstsein für die Ernährung zu stärken. Zudem muss die Kommunikation zwischen den interdisziplinären und multiprofessionellen Betreuungs- und Behandlungsteams zur Bekämpfung der KAM verbessert werden.
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 | 0.007 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.070 | 0.023 |
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".