Screening Community-Living Older Adults for Protein Energy Malnutrition and Frailty: Update and Next Steps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein-energy malnutrition (PEM)/undernutrition and frailty are prevalent, overlapping conditions impacting on functional and health outcomes of older adults, but are frequently unidentified and untreated in community settings in the United States. Using the World Health Organization criteria for effective screening programs, we reviewed validity, reliability, and feasibility of data-driven screening tools for identifying PEM and frailty risk among community-dwelling older adults. The SCREEN II is recommended for PEM screening and the FRAIL scale is recommended as the most promising frailty screening tool, based on test characteristics, cost, and ease of use, but more research on both tools is needed, particularly on predictive validity of favorable outcomes after nutritional/physical activity interventions. The Malnutrition Screening Tool (MST) has been recommended by one expert group as a screening tool for all adults, regardless of age/care setting. However, it has not been tested in US community settings, likely yields large numbers of false positives (particularly in community settings), and its predictive validity of favorable outcomes after nutritional interventions is unknown. Community subgroups at highest priority for screening are those at increased risk due to prior illness, certain demographics and/or domiciliary characteristics, and those with BMI < 20 kg/m 2 or < 22 if > 70 years or recent unintentional weight loss > 10% (who are likely already malnourished). Community-based health professionals can better support healthy aging by increasing their awareness/use of PEM and frailty screening tools, prioritizing high-risk populations for systematic screening, following screening with more definitive diagnoses and appropriate interventions, and re-evaluating and revising screening protocols and measures as more data become available.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle