Prevalence of Malnutrition Among Elderly People in Iran: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malnutrition occurs following a decrease or an imbalance in the absorption of energy, protein, vitamins, and minerals because of numerous factors. Thus, it has serious and life-threatening consequences. To plan for this issue, we need information on the burden of this problem. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the prevalence of malnutrition among elderly people in Iran. METHODS: For the purpose of this study, papers, including original articles, theses, and conference proceedings on the prevalence of malnutrition among people aged 60 years and above, and have been published in national and international journals until September 2018 will be included without any language limitation. The following keywords along with their synonyms in Persian will be used in the literature search: malnutrition, elderly, and Iran. At first, the screening process will be conducted based on our inclusion and exclusion criteria. Then, the full text of the remaining articles will be read carefully, and eligible articles will be selected according to the objectives of the study. Next, the methodological quality of the selected papers will be reviewed, and the required information will be extracted from those with acceptable quality. Finally, a meta-analysis will be performed using the Stata software (version 14) when optimum criteria are met. It should be noted that all stages of screening, selection, quality assessment of primary studies, and data extraction will be performed by two reviewers independently. RESULTS: This review is ongoing and will be completed at the end of 2019. CONCLUSIONS: This review aims to provide comprehensive evidence about the prevalence of malnutrition among elderly people in Iran. This can help Iranian health managers and policy makers make informed decisions for preventing malnutrition and promoting the health status of elderly people. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018115358; https://tinyurl.com/y28su47m. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15334.
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 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 | 0,063 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,006 |
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 ».