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Enregistrement W2973141163 · doi:10.1097/01.asw.0000579696.82285.3f

Influence of Nutrition and Nonnutrition Factors on Pressure Injury Outcomes Among At-Risk Asian Nursing Home Residents

2019· article· en· W2973141163 sur OpenAlexaboutno aff
Tracey L. Yap, Susan M. Kennerly, Susan D. Horn, Ryan Barrett, Jequie Dixon, Nancy Bergstrom

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing Research
Mots-clésMedicineBody mass indexMalnutritionSouth asiaGerontologyNursing homesPressure injuryRandomized controlled trialEnvironmental healthDemographyPhysical therapyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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