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Enregistrement W2254701931 · doi:10.1139/apnm-2015-0565

Vitamin B<sub>12</sub> status in older adults living in Ontario long-term care homes: prevalence and incidence of deficiency with supplementation as a protective factor

2016· article· en· W2254701931 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kaylen J. Pfisterer, Mike Sharratt, G.G. Heckman, Heather Keller

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Vitamin B12Long-term carePediatricsRisk factorGerontologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin B12 (B12) deficiency, although treatable, impacts up to 43% of community-living older adults; long-term care (LTC) residents may be at greater risk. Recommendations for screening require further evidence on prevalence and incidence in LTC. Small, ungeneralizable samples provide a limited perspective on these issues. The purposes of this study were to report prevalence of B12 deficiency at admission to LTC, incidence 1 year post-admission, and identify subgroups with differential risk. This multi-site (8), retrospective prevalence study used random proportionate sampling of resident charts (n = 412). Data at admission extracted included demographics, B12 status, B12 supplementation, medications, diagnoses, functional independence, cognitive performance, and nutrition. Prevalence at admission of B12 deficiency (<156 pmol/L) was 13.8%; 47.6% had normal B12 (>300 pmol/L). One year post-admission incidence was 4%. Better B12 status was significantly associated with supplementation use prior to LTC admission. Other characteristics were not associated with status. This work provides a better estimate of B12 deficiency prevalence than previously available for LTC, upon which to base protocols and policy. Prospective studies are needed to establish treatment efficacy and effect on health related outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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