Impact of nutritional status according to GLIM criteria on the risk of incident frailty and mortality in community-dwelling older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Poor nutritional status leads to multiple adverse outcomes, but few studies have assessed its role as a risk factor for incident frailty and death in community-dwelling older adults. Hence, the aim of this paper is to assess the role of nutritional status using the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria in the risk of frailty and mortality in Spanish community-dwelling older adults. METHODS: We used data from two waves (waves 2 (2011-2013) and 3 (2015-2017)) from the Toledo Study of Healthy Ageing, which is an observational, prospective cohort (average follow-up = 3.18 years) of 1660 older (≥65 years) adults living in the community. Nutritional status categories were defined according to the GLIM criteria, which uses a two-step approach. First, screening for malnutrition risk. Once positive, individuals were classified as malnourished according to some phenotypic (body mass index, grip strength and unintentional weight loss) and etiologic (disease burden/inflammation and reduced food intake or assimilation) criteria. Frailty was assessed using both the Frailty Index (FI) and Frailty Trait Scale (FTS). Mortality data was obtained through the National Death Index. RESULTS: From the 1660 older adults, 248 participants (14.04%) were classified as 'at malnutrition risk' (AMR) and 209 (12.59%) as malnourished (MN). AMR and MN subjects were older and with worse functional status (frailer). Adjusted cross-sectional analysis showed an association between nutritional status and frailty by both FI and FTS. Adjusted longitudinal analyses showed that AMR was associated with higher risk of frailty, using both the FTS (OR: 1.262; 95% CI: 1.078-1.815) and the FI (OR: 1.116; 95% CI: 1.098-1.686), while being malnourished was associated with higher mortality risk (OR: 1.748; 95% CI: 1.073-2.849), but not with incident frailty at follow-up period. CONCLUSIONS: Nutritional status, assessed through GLIM, predicts in a dose-dependent manner the risk of frailty and death. Being at malnutrition risk predicts the risk of becoming frail at follow-up period, whereas being malnourished predicts mortality. These findings highlight the importance of assessing the nutritional status of community-dwelling older adults to identify the ones at risk of developing frailty or death and inform targeted nutrition-focused interventions.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».