Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: At any age, good nutrition is important for maintaining good health. Seniors are at risk of declining nutritional status due to the physiological, psychological, economic and social changes that accompany aging. We investigated medical, psychological, social and environmental characteristics as both correlates and predictors of elevated nutritional risk in community-dwelling seniors. METHODS: Data came from a prospective study of 839 seniors aged 75 and over, in Montreal. Face-to-face interviews were conducted at baseline and at 12 months. The validated Elderly Nutrition Screening (ENS) tool was administered and subjects were assigned a level of "nutritional risk" based on the risk for energy and nutritional intake deficiencies. Using risk factors identified in the literature, analyses were performed to characterize those factors associated with both the level of risk at baseline and a change in risk over 12 months. RESULTS: At baseline, more than half (60%) of the participants were at elevated nutritional risk. Cross-sectional analyses supported the findings of previous research examining correlates of elevated nutritional risk. Longitudinal results showed that among those at low nutritional risk, only poor self-rated health was found to be a statistically significant predictor of elevated risk at 12 months (OR = 3.30, p < 0.05). CONCLUSION: Proper nutrition can promote healthy aging by preventing disease and disability, improving health outcomes and maintaining autonomy, resulting in decreased health care utilization and costs. The findings of this research highlight the need for longitudinal studies in order to better understand and target nutritional risk in community-dwelling seniors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».