Determinants of healthy eating in community-dwelling elderly people.
Notice bibliographique
Résumé
Among seniors, food choice and related activities are affected by health status, biological changes wrought by aging and functional abilities, which are mediated in the larger arena by familial, social and economic factors. Determinants of healthy eating stem from individual and collective factors. Individual components include age, sex, education, physiological and health issues, psychological attributes, lifestyle practices, and knowledge, attitudes, beliefs and behaviours, in addition to other universal dietary determinants such as income, social status and culture. Collective determinants of healthy eating, such as accessible food labels, an appropriate food shopping environment, the marketing of the "healthy eating" message, adequate social support and provision of effective, community-based meal delivery services have the potential to mediate dietary habits and thus foster healthy eating. However, there is a startling paucity of research in this area, and this is particularly so in Canada. Using search and inclusion criteria and key search strings to guide the research, this article outlines the state of knowledge and research gaps in the area of determinants of healthy eating among Canadian seniors. In conclusion, dietary self-management persists in well, independent seniors without financial constraints, whatever their living arrangements, whereas nutritional risk is high among those in poor health and lacking in resources. Further study is necessary to clarify contributors to healthy eating in order to permit the development and evaluation of programs and services designed to encourage and facilitate healthy eating in older Canadians.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».