Influence of Geriatric Patients’ Food Preferences on the Selection of Discharge Destination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The nonprotein calorie/nitrogen (NPC/N) ratio of food remains poorly investigated. Thus, this study examined the nutritional factors that influence the choice of discharge destination for geriatric patients. METHODS: We retrospectively investigated the patient characteristics, clinical laboratory test results, and hospital food consumption of 65 geriatric patients (80.0 ± 8.2 years; 31 males, 34 females), who were receiving oral nutritional support at a small mixed-care hospital and further explored their discharge destinations. The NPC/N ratios were calculated according to the menus for the meals provided during the first 4 weeks after admission. For logistic regression analysis, the objective variables were discharge destinations (i.e., nursing care facilities including home or medical institutions) whereas the predictor variables were age, sex, nursing care level, hospitalization duration, serum albumin level (Alb), estimated glomerular filtration rate (eGFR), and NPC/N ratio. RESULTS: Compared with age and nursing care level, sex (partial regression coefficient (B) = -5.140, P = 0.002), hospitalization duration (B = 0.077, P = 0.004), Alb (B = 3.223, P = 0.013), eGFR (B = -0.071, P = 0.019), and NPC/N ratio (B = -0.224, P = 0.001) are significantly correlated with the selection of discharge destination. CONCLUSIONS: For geriatric patients who went to medical institutions, the need for prolonged hospitalization, male sex, hospitalization duration, stable serum Alb, low eGFR, low NPC/N ratio (i.e., high protein proportion), and the quantity of hospital food consumed were the possible factors that influence their discharge destination.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».