Dining experience, foodservices and staffing are associated with quality of life in elderly nursing home residents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Few studies have quantitatively investigated potential relationships between quality of life (QOL) in long term care (LTC) and foodservices. OBJECTIVE: To investigate if dining experiences, and food and nutritional services affect elderly nursing home residents' QOL. DESIGN AND PARTICIPANTS: A total of 395 residents in 38 nursing homes participated in this cross-sectional study. MEASUREMENTS: Information on dining experiences and QOL was gathered by face-to-face interviews with cognitively intact residents; primary institutional caregivers completed a questionnaire for cognitively impaired residents. Additional data were also obtained from participants' medical charts and from administrators and foodservice managers. Multivariate ordinary least squares (OLS) regression was used to determine which institutional characteristics were related to QOL. RESULTS: Number of dining companions, autonomy in relation to food, tray meal delivery service, and ratio of residents per resident assistant were significantly related to QOL in both cognitively intact and cognitively impaired residents. For cognitively intact residents, number of medical conditions, therapeutic menus, and use of china dishes were also related to QOL. For cognitively impaired residents, independence with eating and frequency of menu revision were also related to QOL. CONCLUSION: Modifying certain aspects of food and nutritional services, as well as residents' dining experience, may improve QOL of elderly LTC residents.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».