Characteristics of Nutritionally Vulnerable Community-Dwelling Older Adults Consuming Oral Nutritional Supplements (OR16-08-19)
Notice bibliographique
Résumé
There are limited data on nutrition risk profiles of community-dwelling older adults and their consumption patterns of oral nutritional supplements (ONS). This study assessed the characteristics of nutritionally vulnerable ONS users versus non-ONS users. A cross-sectional study of White, Black and Hispanic community-dwelling adults, ≥55 years of age, residing in Chicago metropolitan area (MSA), USA was conducted over a 4-month period. Demographic characteristics, Katz’s activities of daily living (ADL), healthcare resource utilization, and ONS consumption in the last six months were collected via a telephone survey. Nutrition risk was assessed via the abridged Patient Generated Subjective Global Assessment (abPG-SGA) and the DETERMINE checklist. Characteristics of ONS and non-ONS users were compared using t-tests and chi-square tests. A multivariable logistic regression assessed which characteristics were independently associated with ONS use. Of 1001 participants surveyed, 996 provided data on ONS use; 26% (n = 261) were classified as ‘high’ nutrition risk, and 11% (n = 114) reported consuming ONS. ONS users reported consuming on average 4.7 bottles/week, with recommendation primarily received from their physician (37%). ONS users were more likely to be at high nutritional risk than non-users per both abPG-SGA (43% vs 24%, P < .001) and DETERMINE (68% vs 48%, P < .001) results. They were less likely to be independent on all ADLs (86% vs 92%, P = .03), reported higher healthcare utilization, and were more likely to take ≥3 drugs/day (77% vs 53%, P < .001). Higher nutritional risk (per abPG-SGA), lower body mass index, hospitalization in past 6 months, and taking ≥3 drugs/day were significantly (P < .05) associated with ONS use. Although one in four older community-dwellers living in the Chicago MSA were at high nutrition risk, only 11% of them reported consuming ONS. Older adults are more likely to consume ONS and experience poor health outcomes and polypharmacy. These results suggest that identification of nutrition risk among community-dwelling older adults remains unaddressed and may not result in nutrition interventions. Improved identification of nutrition risk and implementation of targeted interventions with ONS is warranted for older community-dwelling adults. Abbott, Columbus, OH, USA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».