Malnutrition and Dysphagia in Long-Term Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Determining the co-occurrence of malnutrition and dysphagia is important to understand the extent to which swallowing impairment contributes to poor food intake in long-term care (LTC). This review investigated the impact of dysphagia on malnutrition in LTC by synthesizing the results of published literature. Seven electronic databases were used to search for English-language publications reporting malnutrition and dysphagia in LTC facilities from 1946 to 2013. Fourteen studies were eligible for inclusion. Overall, the literature on the co-occurrence of malnutrition and dysphagia in LTC shows a paucity of high-quality evidence. Articles reviewed lacked consistent definitions for both conditions. Methods used to confirm each diagnosis also differed and were of questionable validity. Based on a review of the literature, evidence of the existence of concurrent concerns with respect to malnutrition and dysphagia emerges. The reported frequency of participants in LTC with dysphagia ranges from 7% to 40%, while the percentage of those who were malnourished ranges from 12% to 54%. Due to discrepancies used to describe and measure these conditions, it is difficult to determine the exact prevalence of either condition separately, or in combination. Consequently, the impact of dysphagia on malnutrition must be considered and studied using valid definitions and measures.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».