Making the Most of Mealtimes (M3): effect of eating occasions and other covariates on energy and protein intake among Canadian older adult residents in long‐term care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food intake varies among long-term care (LTC) residents and, as a result, some residents are at risk for protein-energy malnutrition and its consequences, such as sarcopenia. The present study aimed to determine whether eating occasions, as well as other factors that may vary with eating occasions (e.g. family/volunteer presence), were associated with energy and protein intake at meals and snacks. METHODS: The present study comprised a secondary analysis of the cross-sectional Making the Most of Mealtimes study, including 630 residents (median age 88.00 years, range 62-107 years; 197 males) from 32 Canadian LTC homes. An analysis of variance compared protein and energy intake at meals and snacks. Mixed repeated measures linear regression testing for meal and relevant covariates (e.g. family/volunteer presence) was also conducted. RESULTS: Energy and protein intake was significantly associated with eating occasions (F = 44.31, P < 0.001; F = 12.72, P < 0.001), with the greatest energy intake at breakfast, and the greatest protein intake at dinner. Regression analysis confirmed these findings when considering other factors. Covariates associated with higher intake included: being male (+79 kcal; +3.4 g protein), living on a dementia care unit (+39 kcal; +2.1 g protein) and family/volunteer presence at meals (+58 kcal; +2.5 g protein). Intake was lowest in the oldest age group (-59 kcal; -3.6 g protein) and for those sometimes requiring eating assistance (-36 kcal; -2.0 g protein). CONCLUSIONS: Energy and protein intake appears to be associated with eating occasions. Based on these exploratory findings, LTC homes may consider providing more protein-dense foods at breakfast. Protein and energy dense snacks could also be used more extensively to support intake.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».