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Enregistrement W2900164820 · doi:10.1093/geroni/igy023.2653

EFFECTS OF NUTRIENTS AND BODY MEASUREMENTS ON MORTALITY RISK IN FRAIL PEOPLE

2018· article· en· W2900164820 sur OpenAlexaff
Kulapong Jayanama, Olga Theou, Joanna M. Blodgett, Leah E. Cahill, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientGerontologyEnvironmental healthMedicineEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging evidence suggests that appropriate nutritional care can mitigate frailty and its complications. We investigated the association between nutrition and frailty across the life course, including the effect of nutrition-related parameters on mortality in frail people. Participants aged ≥20 years with frailty and nutrition data (n=8,482) from the 2003–2006 cohorts of the National Health and Nutrition Examination Survey were included. Four anthropometric parameters and 33 nutrients with established cut points obtained by 24-hour dietary recall were studied. A frailty index (FI) was constructed from 36 items, excluding items related to nutrition; 1,160 people (13.7%) were classified as frail (FI>0.25). Mortality data were obtained from death certificate records until 2011. We performed Cox regression analysis adjusting for age, sex, and energy intake. The percentage of individuals with abnormal nutritional parameters significantly increased with higher frailty for 22 nutrients (e.g. energy, protein, tocopherol, folate, cobalamin, essential fatty acid, omega-3 intake) and all anthropometric measures. In frail people, low body mass index (HR 4.56, 95%CI 2.29–9.06), tocopherol (2.40, 1.07–5.40), skin fold (1.65, 1.20–2.26), and energy consumption (1.59, 1.21–2.09) and weight loss (1.44, 1.09–1.91) were significantly associated with higher mortality risk. Low fat intake (0.61, 0.37–0.99) and being overweight (0.73, 0.57–0.95) were associated with lower mortality risk. Most nutritional parameters changed with frailty but not all increased the mortality risk in frail people. Being underweight and having low tocopherol intake was highly associated with increased mortality risk whereas being overweight and having low fat intake was associated with decreased mortality risk in frail people.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,314 · 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
Publié2018
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