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Enregistrement W2167043469 · doi:10.1139/y05-086

Nutrition as a determinant of functional autonomy and quality of life in aging: a research program

2005· review· en· W2167043469 sur OpenAlexaffvenueabout
Hélène Payette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyQuality of life (healthcare)MalnutritionAutonomyInstitutionalisationIntervention (counseling)Vulnerability (computing)MedicinePublic healthPopulationEnvironmental healthPsychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the aging of the Canadian population, functional autonomy and quality of life among seniors are now important public health issues. We hypothesized that nutrition is an important determinant of the quality of aging because of its potential to modulate the transitions from vulnerability to frailty and dependence. Over the past 15 years, our research program addressed the prevalence, the determinants, and the consequences of undernutrition among seniors, especially the free-living frail elderly. Very low energy and nutrient intakes were observed as well as a high prevalence of involuntary weight loss. These chronic conditions were associated with early institutionalization and increased mortality rates. Intervention strategies were then developed and evaluated, including the Nutrition Screening Program and the Nutrition Support Program. The effectiveness of these programs was shown with respect to improvement of nutritional status. However, this improvement was not sufficient to produce significant changes in functional autonomy or quality of life. Methodological issues related to the conduct of intervention studies in this specific population were addressed. A conceptual framework of nutritional intervention is currently being validated. A large longitudinal study that is being undertaken will further contribute to our understanding of the aging process as determined by a modifiable factor such as 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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