<i>Use of Oral Nutrition Supplements</i> In Long-term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Practices related to oral nutrition supplement (ONS) use were examined in elderly people living in long-term care (LTC) facilities. METHODS: Thirteen LTC facilities within a large regional health authority participated, and 17 people responsible for prescribing ONS in their facilities were interviewed, using a key informant telephone survey. A survey on ONS practice was modified, pilot tested, and used. RESULTS: Oral nutrition supplements were primarily prescribed by nursing staff (59%), followed by physicians, registered dietitians, or other staff; ONS use was prescribed for decreased intake, unintentional weight loss, or wound healing. Various ONS products (e.g., Ensure, Boost, or Resource 2.0) were prescribed. Only 18% of respondents reported using alternative food options first to supplement nutritional intake, before introducing ONS. In terms of follow-up and evaluation, the measures of improvement included weight gain, wound healing, or improved well-being; reasons for discontinuation included weight gain, increased intake, or death. CONCLUSIONS: Within LTC settings, the prescription and monitoring of ONS vary considerably. Evidence-based guidelines for the prescription and monitoring of ONS and for the use of a food-first strategy should be developed, implemented, and evaluated to optimize the nutritional health of the elderly in LTC facilities.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».