Sarcopenia-A baby boomers dilemma for nurse practitioners to discover, diagnose, and treat
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Sarcopenia is a disease of low skeletal muscle mass and strength that occurs with aging. It is most commonly seen in individuals aged 50 years and over. Nurse practitioners can take a proactive approach to the understanding and screening of this disease in attempts to prolong its onset or to treat the condition before it leads to additional adverse consequences. Methods: A comprehensive review of the literature, including evidence-based literature from peer-reviewed articles, including randomized controlled trials, was conducted.Results: This review of the literature indicated patients can benefit greatly from nurse practitioner’s awareness and intervention by screening for sarcopenia as well as offering appropriate education and treatment to their patients. Once a diagnosis is reached, the nurse practitioner can then collaborate with other disciplines such as nutrition, medicine, exercise physiology and/or physical therapy to develop an intervention strategy that can treat or prevent this condition before it leads to decreased independence, early onset disability and decreased quality of life, among other adverse health outcomes.Conclusions: There is a call to action on the part of nurse practitioners in efforts to prevent and/or slow the onset of age-related sarcopenia and its adverse consequences.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».