Nutrition Risk Factors for Survival in the Elderly Living in Canadian Long‐Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the role of nutritional parameters in influencing the risk of mortality in institutionalized elderly. DESIGN: A prospective cohort study in which subjects had several nutritional parameters measured at baseline and were followed for 19 months. Time to death and mortality were recorded starting immediately after enrollment. SETTING: Fourteen long-term care facilities (LTCFs). PARTICIPANTS: Four hundred eight elderly long-term care residents aged 60 and older who resided in the facility for more than 6 weeks. MEASUREMENTS: At baseline, knee height, weight, mid-arm circumference (MAC), skin-fold thickness, and fat-free mass using bioelectric impedance analysis were measured. Covariates included demographic factors, length of stay in the facility, functional status, and medical diagnoses. Cox proportional hazards regression analysis was used to identify independent predictors of mortality. Results are reported as mean+/-standard error of the mean (SEM). RESULTS: Overall, mortality rate was 28.4%. Univariate predictors included male sex, body mass index, MAC, and triceps skin fold. In multivariate analysis, male sex (hazard ratio (HR)=1.7, 95% confidence interval (CI)=1.2-2.7, P=.0096) and MAC less than 26 cm were significantly associated with increased risk of mortality (HR=4.8, 95% CI: 2.8-8.3, P<.0001). CONCLUSION: Among this elderly population living in LTCFs, MAC is the best nutritional predictor of mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».