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Enregistrement W1720860478 · doi:10.1080/21551197.2014.960339

Interventions for Improving Mealtime Experiences in Long-Term Care

2014· review· en· W1720860478 sur OpenAlexaff
Vanessa Vucea, Heather Keller, Kate Ducak

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition in Gerontology and Geriatrics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Randomized controlled trialGerontologyLong-term careMEDLINENursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor food intake in residents living in long-term care (LTC) homes is a common problem. The mealtime experience is known to be important in the multifactorial causes of food intake. Diverse interventions have been developed, implemented, and/or evaluated to improve the mealtime experience in LTC; it is possible that multicomponent interventions will have a greater benefit than single activities. To identify the range of feasible and potentially useful interventions for including in a multicomponent intervention, this scoping review identified and summarized 58 studies that described and/or evaluated mealtime experience interventions. There were several randomized controlled trials, although most studies used less rigorous methods. Interventions that are multicomponent (e.g., food service, dining environment, staff education) and target multilevel factors (e.g., residents, staff) in LTC appear to be feasible, with a variety of outcomes measured. Further research is still needed with more rigorously designed studies, confirming effectiveness, feasible implementation, and scaling up of efficacious interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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