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Enregistrement W2141695757 · doi:10.1093/gerona/59.1.m68

Nutritional Risk Predicts Quality of Life in Elderly Community-Living Canadians

2004· article· en· W2141695757 sur OpenAlexaff
Heather Keller, Truls Østbye, R. Goy

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyEnvironmental healthQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)PsychologyRisk analysis (engineering)MedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although nutrition parameters have been linked to quality of life (QOL), few studies have determined if nutritional risk predicts changes in QOL over time in older adults. METHODS: 367 frail older adults were recruited from 23 service agencies in the community. Baseline interview included nutritional risk as measured by SCREEN (Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition), as well as a wide variety of covariates. Participants were contacted every 3 months for 18 months to determine QOL as measured by three questions from the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), a general whole-life satisfaction question, and a general change in QOL question. "Good physical health days" from the BRFSS was the focus of bivariate and multivariate analyses, adjusting for influential covariates. RESULTS: Seniors with high nutritional risk had fewer good physical health days and whole-life satisfaction at each follow-up point compared with those at low risk. In general, participants reported decreases in general QOL from baseline, with those in the moderate nutritional risk category most likely to report this change. Nutritional risk predicted change in good physical health days over time. Other important covariates include: gender, number of health conditions, perceived health, and age. CONCLUSIONS: Nutritional risk is an independent predictor of change in health-related QOL. The results also indicate a relationship between nutrition and the more holistic view of QOL. Evaluation studies of interventions for older adults need to include QOL measures as potential outcomes to further demonstrate the benefits of good nutrition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations160
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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