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Enregistrement W2727765095 · doi:10.1093/geroni/igx004.1551

ASSESSING THE MEALTIME ENVIRONMENT IN CANADIAN LONG-TERM CARE HOMES USING THE MEALTIME SCAN

2017· article· en· W2727765095 sur OpenAlexaffabout
Sabrina Iuglio, Heather Keller, Habib Chaudhury, Jill Morrison, Susan E. Slaughter, Christina Lengyel, Natalie Carrier, Véronique Boscart

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de MonctonSimon Fraser UniversityUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaConestoga CollegeResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMealMedicineGerontologyEnvironmental healthFood intakeLong-term careNursingDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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