<i>Nutritional Risk</i>in Vulnerable Community-Living Seniors
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to quantify nutritional risk in a convenience sample of vulnerable, community-living seniors, and to determine patterns of nutritional risk in these seniors. The sample consisted of 367 seniors who provided health, functional, and nutritional risk information during an interview in which the Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition questionnaire was used. The majority (73.6%) of the sample was female, and the mean age was 79 years. Nutritional risk was identified in 68.7% of the sample, with 44.4% being at high nutritional risk. Common nutritional risk factors were weight change, restricting food, low fruit and vegetable intake, difficulty with chewing, cooking, or shopping, and poor appetite. Principal components analysis identified four independent components within the Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition questionnaire; these components can be described as low food intake, poor appetite, physical and external challenges, and instrumental activity challenges. Data are sparse on nutritional risk in community-living Canadian seniors; despite methodologic limitations in the recruitment process, this study provides some indication of the level of nutrition problems. The patterns of nutritional risk identified in this vulnerable population may help providers identify useful strategies for ameliorating risk. The Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition questionnaire could be used to identify risk and patterns of risk in Canadian seniors, so that treatment could be individualized.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».