A Mix of Bulk and Ready-to-Use Modified-Texture Food: Impact on Older Adults Requiring Dysphagic Food
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Les aliments à texture modifiée prêts à servir (ATMp) sont offerts commercialement et peuvent être plus attrayant que les produits conventionnels maison ou commerciaux en vrac. Une étude prospective de neuf mois utilisant l’approche de séries temporelles interrompues, où les participants ( n = 42) agissaient comme leur propre témoin, a examiné l’impact des ATMp sur le poids, les objectifs de poids, l’apport alimentaire et les comorbidités. Soixante-quatorze pour cent des participants ont atteint leurs objectifs de poids à la fin d’une période de six mois où ils consommaient les ATMp. Il était plus probable, mais pas statistiquement significatif, que les participants ont eu un gain de poids pendant l’intervention (6 mois) comparé à la période de contrôle (3 mois) offrant la diète d’aliments conventionnels (ATMc) (RC 3.5, p = .16). L’apport alimentaire (en g) n’a pas différé de façon significative à travers l’étude. Cependant, la pente légèrement négative pourrait être expliquée par une consommation significativement supérieure de gras pendant l’intervention ( p = .01), ce qui a aidé à maintenir le poids des participants. L'augementation des comorbidités et une réduction de la consommation alimentaire sont communs chez les personnes âgées atteintes de dysphagie. Des aliments fortifiés en nutriments sont nécessaires pour combler leurs besoins nutritionnels. Les questions méthodologiques rencontrées dans la conduite de cette étude peuvent orienter les travaux futurs.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».