ASSESSING THE MEALTIME ENVIRONMENT IN CANADIAN LONG-TERM CARE HOMES USING THE MEALTIME SCAN
Notice bibliographique
Résumé
The mealtime environment in long term care (LTC) may influence food intake of residents, and could improve food intake. Making the Most of Mealtimes (M3) is a cross-sectional, multi-site study with data collected from 82 dining rooms in 32 LTC homes in 4 Canadian provinces. The Mealtime Scan (MTS) was developed to quantify the overall dining atmosphere and includes items that assess the physical and social environments and person-centred care practices. MTS was completed 4–6 times in each dining room and average values used for analysis. Protein and energy intake of residents (n=639) was collected with non-consecutive weighed 3-day records. Units were stratified based on whether or not they specialised in dementia care. Regression analyses were used to identify MTS items adjusted for age, gender and cognitive status that predicted individual energy and protein intake (p<0.05). In dementia care units, number of residents eating alone was positively associated with energy intake; while meal length, number of residents eating alone, and person-directed care practices were negatively associated with protein intake in designated dementia units. In general units, none of the mealtime environment characteristics, as measured by the MTS, were associated with energy intake; protein intake was positively associated with number of persons in the dining room and negatively associated with person-directed care practices towards residents that required eating assistance. This analysis suggests that environmental features of designated dementia and general units differ in their association with residents’ food intake. Strategies to support food intake should be tailored to the target population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».