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Record W2781952536 · doi:10.1055/s-0043-122921

Facts zum Management der Klinischen Ernährung – eine Online-Befragung

2017· article· de· W2781952536 on OpenAlexaff
Emilie Aubry, Julie Mareschal, Michaela Gschweitl, Maris Zvingelis, Philipp Schüetz, Zeno Stanga

Bibliographic record

VenueAktuelle Ernährungsmedizin · 2017
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicNutrition and Health in Aging
Canadian institutionsNutrition International
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.629
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.007

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.

Opus teacher head0.061
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.315 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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