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Enregistrement W2733522308 · doi:10.1093/geroni/igx004.956

UNDERSTANDING THE DETERMINANTS OF FLUID INTAKE IN LONG-TERM CARE

2017· article· en· W2733522308 sur OpenAlexaffabout
Ashwini Namasivayam‐MacDonald, Jill Morrison, Natalie Carrier, Christina Lengyel, Susan E. Slaughter, Cynthia Steele, Heather Keller

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of AlbertaUniversité de MonctonUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WinnipegUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluid intakeMedicineStaffingGerontologyDementiaPsychological interventionFluid intelligenceEnvironmental healthLong-term careWater intakeDemographyCognitionInternal medicineNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dehydration is estimated to be present in almost half of long term care (LTC) residents, and many residents do not consume the recommended levels of daily fluid intake (3700mL and 2700mL in men and women respectively) (Institute of Medicine of the National Academies, 2004). This likely has negative consequences for health, well-being and quality of life. The present study aims to understand the factors contributing to fluid intake of LTC residents. Data were collected from 622 LTC residents (31.7% male) from 32 LTC homes in Canada, aged 62–107 years (86.8 ± 7.8). Total fluid intake was estimated over three non-consecutive days (meals and snacks), considering estimated volume of beverages and water content of liquidized food. Average daily fluid intake ranged from 311-2390mL (1103.9 ± 378.7). Rigorous methods were used to collect resident and unit-level variables that captured potential risk factors for low fluid intake such as dementia status, activities of daily living, eating challenges, and mealtime experiences. Hierarchical regression analysis using backward elimination revealed that fluid intake was negatively associated with increased age, cognitive impairment, eating challenges and increased dining room staffing. Factors that were positively associated with intake were: being male, requiring more physical assistance, and more positive interactions between staff and residents at meals (R2= 0.41; F88,533 = 4.20, p < 0.0001). These results indicate that total fluid intake of LTC residents is insufficient. Variables identified to predict intake could help inform strategies and targeted interventions to improve fluid intake for residents of LTC. Funded by the 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)0,004
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,247 · 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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