A Brief Intervention for Malnutrition among Older Adults: Stepping Up Your Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Despite a multitude of nutritional risk factors among older adults, there is a lack of community-based programs and activities that screen for malnutrition and address modifiable risk among this vulnerable population. Given the known association of protein and fluid consumption with fall-related risk among older adults and the high prevalence of falls among Americans age 65 years and older each year, a brief intervention was created. Stepping Up Your Nutrition (SUYN) is a 2.5 h workshop developed through a public/private partnership to motivate older adults to reduce their malnutrition risk. The purposes of this naturalistic workshop dissemination were to: (1) describe the SUYN brief intervention; (2) identify participant characteristics associated with malnutrition risk; and (3) identify participant characteristics associated with subsequent participation in Stepping On (SO), an evidence-based fall prevention program. Data were analyzed from 429 SUYN participants, of which 38% (n = 163) subsequently attended SO. As measured by the SCREEN II®, high and moderate malnutrition risk scores were reported among approximately 71% and 20% of SUYN participants, respectively. Of the SUYN participants with high malnutrition risk, a significantly larger proportion attended a subsequent SO workshop (79.1%) compared to SUYN participants who did not proceed to SO (65.8%) (χ2 = 8.73, p = 0.013). Findings suggest SUYN may help to identify malnutrition risk among community-dwelling older adults and link them to needed services like evidence-based programs. Efforts are needed to expand the delivery infrastructure of SUYN to reach more at-risk older adults.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».