Malnutrition and related risk factors in older adults from different health-care settings: an <i>enable</i> study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The origin of malnutrition in older age is multifactorial and risk factors may vary according to health and living situation. The present study aimed to identify setting-specific risk profiles of malnutrition in older adults and to investigate the association of the number of individual risk factors with malnutrition. DESIGN: Data of four cross-sectional studies were harmonized and uniformly analysed. Malnutrition was defined as BMI < 20 kg/m2 and/or weight loss of >3 kg in the previous 3-6 months. Associations between factors of six domains (demographics, health, mental function, physical function, dietary intake-related problems, dietary behaviour), the number of individual risk factors and malnutrition were analysed using logistic regression. SETTING: Community (CD), geriatric day hospital (GDH), home care (HC), nursing home (NH). PARTICIPANTS: CD older adults (n 1073), GDH patients (n 180), HC receivers (n 335) and NH residents (n 197), all ≥65 years. RESULTS: Malnutrition prevalence was lower in CD (11 %) than in the other settings (16-19 %). In the CD sample, poor appetite, difficulties with eating, respiratory and gastrointestinal diseases were associated with malnutrition; in GDH patients, poor appetite and respiratory diseases; in HC receivers, younger age, poor appetite and nausea; and in NH residents, older age and mobility limitations. In all settings the likelihood of malnutrition increased with the number of potential individual risk factors. CONCLUSIONS: The study indicates a varying relevance of certain risk factors of malnutrition in different settings. However, the relationship of the number of individual risk factors with malnutrition in all settings implies comprehensive approaches to identify persons at risk of malnutrition early.
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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) | 0,000 | 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 ».