Serum Zinc and Copper Status in Hospitalized vs. Healthy Elderly Subjects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess serum zinc and copper concentrations of elderly hospitalized patients with a broad range of diseases and compare their levels to those of healthy community dwelling controls of similar age. METHODS: This case-control study compared serum zinc and copper levels of 668 hospitalized subjects, aged 70 or over, with 104 healthy controls of the same age and from the same geographical area. The study protocol, conducted by one physician on the day after the admission to the hospital, included a questionnaire on sociodemographic characteristics, a medical examination, and serum zinc and copper measured with flame atomic absorption spectrophotometry. Data were analysed using analysis of covariance, controlling for age and sex. RESULTS: The diseased subjects had markedly lower zinc concentrations than the control group. The frequency of low values (<0.70 mg/L) was high (20.2% vs. zero in controls, p < 0.001), and it differed among various disease categories: 35.7% for respiratory disease, 20%- 27% for cancer, infectious disease, trauma, blood diseases, and genitourinary diseases, and less than 20% for the other diseases. Low values for serum copper concentration (<0.80 mg/L) were rare in hospitalized subjects (1.4% vs. zero in controls). Whatever the disease category and number of diagnoses considered, the serum copper/zinc ratio was significantly (p < 0.001) higher in diseased than in healthy people. CONCLUSIONS: Elderly hospitalized patients are at elevated risk of low zinc but not copper values. The significantly lower values of serum zinc found in the hospitalized elderly compared to healthy elderly are likely to be related to disease rather than to aging per se. In addition to other classic anthropometric (BMI) and biological (serum proteins) nutritional parameters, copper/zinc ratio may be a useful marker of malnutrition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».