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Enregistrement W2766085697 · doi:10.1186/s40795-017-0198-3

Nutritional quality of regular and pureed menus in Canadian long term care homes: an analysis of the Making the Most of Mealtimes (M3) project

2017· article· en· W2766085697 sur OpenAlexafffundabout
Vanessa Vucea, Heather Keller, Jill Morrison, Alison M. Duncan, Lisa M. Duizer, Natalie Carrier, Christina Lengyel, Susan E. Slaughter

Notice bibliographique

RevueBMC Nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaUniversité de MonctonUniversity of GuelphResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésClinical nutritionMedicineGerontologyTerm (time)Long-term careQuality (philosophy)Public healthEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long term care (LTC) menus need to contain sufficient nutrients for health and pureed menus may have lower nutritional quality than regular texture menus due to processes (e.g., recipe alterations) required to modify textures. The aims of this study were to: determine adequacy of planned menus when compared to the Dietary Reference Intake (DRI); compare the energy, macronutrients, micronutrients and fibre of pureed texture and regular texture menus across LTC homes to determine any texture, home or regional level differences; and identify home characteristics associated with energy and protein differences in pureed and regular menus. Making the Most of Mealtimes (M3) is a cross-sectional multi-site study that collected data from 32 LTC homes in four Canadian provinces. This secondary analysis focused on nutrient analysis of pureed and regular texture menus for the first week of the menu cycle. A site survey captured characteristics and services of each facility, and key aspects of menu planning and food production. Bivariate analyses were used to compare menus, within a home and among and within provinces, as well as to determine if home characteristics were associated with energy and protein provision for both menus. Each menu was qualitatively compared to the DRI standards for individuals 70+ years to determine nutritional quality. There were significant provincial and menu texture interactions for energy, protein, carbohydrates, fibre, and 11 of 22 micronutrients analyzed (p < 0.01). Alberta and New Brunswick had lower nutrient contents for both menu textures as compared to Manitoba and Ontario. Within each province some homes had significantly lower nutrient content for pureed menus (p < 0.01), while others did not. Fibre and nine micronutrients were below DRI recommendations for both menu textures within all four provinces; variation in nutritional quality existed among homes within each province. Several home characteristics (e.g., for-profit status) were significantly associated with higher energy and protein content of menus (p < 0.01). There was variability in nutritional quality of menus from LTC homes in the M3 sample. Pureed menus tended to contain lower amounts of nutrients than regular texture menus and both menus did not meet DRI recommendations for select nutrients. This study demonstrates the need for improved menu planning protocols to ensure planned diets meet nutrient requirements regardless of texture. ClinicalTrials.gov ID: NCT02800291, retrospectively registered June 7, 2016.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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