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Enregistrement W1990958110 · doi:10.3148/68.2.2007.86

<i>Process Evaluation of</i> Bringing Nutrition Screening to Seniors in Canada (BNSS)

2007· article· en· W1990958110 sur OpenAlexafffundvenueabout
Heather Keller, Helen Haresign, Beverly Brockest

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicinePrioritizationGerontologyRisk assessmentDenialFamily medicineTelephone interviewEnvironmental healthPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although nutrition risk is prevalent in Canadian older adults, the process of screening must be considered before nationwide programs can be recommended. A process evaluation of the Bringing Nutrition Screening to Seniors in Canada demonstration project was completed. Through the use of the 15-item Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition (SCREEN(c)) questionnaire, risk was identified in convenience samples of 1,196 community-living older adults recruited from five Canadian communities. All at-risk participants were offered referrals to community resources. Telephone follow-up of at-risk participants occurred after screening. Telephone interviews with screening administrators and older adults revealed screening benefits and challenges. Nutrition risk occurred in 38.9% of the sample. Most participants found screening helpful. Among the at-risk group (n=465), 39% accepted referrals for additional services. Older adults provided several reasons for refusing referrals, including denial of risk. Dietitian services were an identified gap, as were prevention-level resources. Nutrition risk is prevalent and older adults can benefit from screening. Training, ongoing support, and prioritization (policy, time, and money) are needed for sustainable screening programs. Before implementation of a nationwide screening program, sufficient and appropriate community resources are required, as is a national strategy for screening older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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