MAKING THE MOST OF MEALTIMES: WHO IS PRESCRIBED MODIFIED TEXTURE FOODS IN CANADIAN LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests modified texture foods (MTFs) are prevalent among older adults in long term care (LTC), but characteristics of residents prescribed MTFs are sparsely documented. Making the Most of Mealtimes (M3) is a cross-sectional multi-site study with data from 32 LTC homes in four Canadian provinces (AB, MB, NB, ON). This secondary data analysis applied standardized terminology to examine the current prevalence of prescribed MTF and resident characteristics associated with their prescription. Resident characteristics were collected from health records and standardized procedures. Homes used 67 different terms to describe MTFs. Diets were re-categorized using the International Dysphagia Diet Standardization Initiative (IDDSI) Framework (pureed, minced, moist and soft/bite sized textures). Bivariate analyses were performed. MTFs were prescribed to 47% (n=298) of the M3 sample (n=639) and significantly differed across provinces (p<0.0001). Resident characteristics significantly associated with MTFs included: longer length of admission; dysphagia and malnutrition risk; dementia diagnosis; fewer vitamins/mineral supplements; prescription of oral nutritional supplementation; lower body weight, body mass index, and calf circumference; greater need of physical assistance; poor oral health status; and more challenges with eating, activities of daily living and impaired cognition. The prevalence of prescribed MTFs was high and diverse across provinces in Canada and residents on MTFs were more vulnerable than residents on regular texture diets. These findings demonstrate the value of using standardized terminology to inform policy and help identify subgroups more likely to consume these diets. (Funded by Canadian Institutes of Health Research).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».