Association Between Risk Factors and Intensive Nutritional Intervention Outcomes in Elderly Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to identify risk factors for intensive nutritional intervention outcomes in elderly undernourished patients to help reduce the number of patients with prolonged hospital stay or without recuperation of previous activities of daily living and quality of life. METHODS: In total, 230 patients who received interventions from a nutrition support team (NST) between January 2016 and July 2018 were included. Patients were classified into two groups based on NST intervention outcomes: patients with improved nutritional status were included in the successful group, whereas those whose nutritional status did not improve, as defined by progressive illness or death, were classified into the non-successful group. We assessed patient characteristics, laboratory data, and nutrition support methods. RESULTS: Our multivariate Cox proportional hazard analysis showed that: 1) The presence of peripheral parenteral nutrition (hazard ratio (HR): 1.80; 95% confidence interval (CI): 1.13 - 2.88) was identified as an independent risk factor for NST intervention outcomes; 2) The energy fill rate to total energy expenditure was < 66.0% (HR: 1.61; 95% CI: 0.98 - 2.66); and 3) A geriatric nutritional risk index score < 70.0 (HR: 1.54; 95% CI: 0.92 - 2.56) tended to be negatively associated with NST intervention outcomes. CONCLUSIONS: In addition to the nutrition therapy provided by a traditional NST, patients with the risk factors require nutritional intervention. Elderly individuals should also receive nutrition care because they have been recuperating at their home or in long-term care facilities, to prevent experiencing adverse conditions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».