Influence of Nutrition and Nonnutrition Factors on Pressure Injury Outcomes Among At-Risk Asian Nursing Home Residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Given evidence that malnutrition and immobility increase the risk of pressure injuries (PIs) in nursing home (NH) residents and that body mass index guidelines related to undernutrition may differ between Asian and non-Asian populations, the purpose of this study was to describe differences in overall nutrition, dietary intake, and nonnutrition risk factors for PIs between Asian and non-Asian NH residents. DESIGN AND SETTING: Secondary data analysis of a 3-week PI prevention randomized controlled trial in seven Canadian NHs. PATIENTS: Asian (n = 97) and non-Asian (n = 408) residents at moderate or high mobility-related risk of PI. MAIN OUTCOME MEASURE: Incident PI by racial subgroups. MAIN RESULTS: Asian residents (PI = 6) consumed significantly smaller meals and marginally different patterns of daily dietary consumption of protein types, liquid supplements, and snacks; took more frequent tub baths; and had marginally lower body mass index than non-Asian residents (PI = 4). CONCLUSIONS: Findings are consistent with earlier research suggesting that nutrition consumption and care patterns may predispose Asian NH residents to develop more PIs than their non-Asian counterparts. Future research should focus on the threshold for and types of nutrition support sufficient to improve nutrition status and reduce PI risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».