Can a Prebiotic Formulation Reduce Frailty Levels in Older People?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine whether a prebiotic formulation reduces frailty index (FI) levels in older people. DESIGN: We conducted secondary analysis of a placebo-controlled, randomized, double-blind design study. SETTING/PARTICIPANTS: The study included non-demented people over the age of 65 who were living in nursing homes and were able to walk. Fifty participants completed the study (75.3±7.3 years, 70% females). INTERVENTION: Participants were randomly assigned to either a group who received daily Darmocare Pre® (inulin and fructooligosaccharides) for 13 weeks or a placebo group (maltodextrin). MEASUREMENT: The primary outcome in this secondary analysis was change in level of a 62-item FI compared to baseline. RESULTS: At the 13-week follow-up, the placebo group had higher FI levels (preFI 0.23±0.11, postFI 0.24±0.12, p=0.012) and the intervention group had lower FI levels (preFI 0.22±0.09, postFI 0.20±0.08, p<0.001). There was an average increase of 0.01±0.01 in the FI score in the placebo group (0.4 deficits; Cohen's d 0.61; standardized response mean 0.59) and an average reduction of 0.02±0.02 in the intervention group (1.1 deficits; Cohen's d -1.35; standardized response mean -1.16). Among the 28 participants in the intervention group, FI levels were reduced for 25 people; five of them had an FI reduction greater than 0.03. The moderately/severely frail participants (FI >0.3, N=5) had the greatest reduction in their FI (0.04±0.01). CONCLUSION: A prebiotic intervention can reduce frailty levels in nursing home residents especially in those with higher levels of frailty.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».