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Enregistrement W2727985064 · doi:10.1093/geroni/igx004.2082

LONG-TERM CARE HOME, STAFF, AND DINING ROOM CHARACTERISTICS ASSOCIATED WITH RESIDENTS’ FOOD INTAKE

2017· article· en· W2727985064 sur OpenAlexaffabout
Natalie Carrier, Heather Keller, Susan E. Slaughter, Christina Lengyel, Catriona M. Steele, Lisa M. Duizer, Alison M. Duncan

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of AlbertaUniversity of TorontoUniversity of WaterlooUniversity of ManitobaUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Long-term careGerontologyMedicineEnvironmental healthFood sciencePsychologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Making the Most of Mealtimes (M3) prevalence study recruited 639 residents from 32 homes in four Canadian provinces (AB, ON, NB, MB) to determine factors associated with food intake (based on three days of weighed and estimated food records). Mealtime interactions with staff assessed with the Mealtime Relational Care Checklist (3 meals/resident), and the length of meals and assistance received (9 meals/resident) were recorded. Dining environments were assessed for physical features using the Dining Environment Audit Protocol, and the Mealtime Scan was used to record mealtime experience and ambiance. Staff (minimum of 10) in each home completed the Person-Directed Care questionnaire and home managers completed a survey describing home features and food services. Residents’ mean energy and protein intakes were 1572 ± 412 kcal/day and 58.4 ± 18.0 g/day, respectively. Average mealtime length was 40.2 ± 13.0 minutes, and residents received more positive than negative staff interactions at mealtimes (ratio: 2.2 ± 1.3). Bivariate analysis showed a negative association (p<0.01) for energy intake with number of residents to staff ratio during mealtimes and time since last menu revision (13–18 months). Protein intake was positively associated (p<0.01) with dietitian time but negatively associated with the evening meal (supper) being the main meal of the day, having two food preparation systems (rethermalization and traditional) and a longer time (>18 months) since last menu revision. This is the first study to consider home, staff and dining room characteristics and resident food intake, providing new opportunities for interventions. (Funded by Canadian Institutes of Health Research)

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 enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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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