Malnutrition Intervention in Low Socioeconomic Senior Populations
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the effectiveness of malnutrition intervention programs within senior populations. Government subsidized nutrition intervention programs, such as Meals on Wheels, play a vital role in the prevention of malnutrition in lower socioeconomic senior populations in the United States (Roy, 2006). For many older adults, meals received via nutrition programs serve as a lifeline, meeting essential nutritional needs and preventing premature institutionalized care (Lepore, 2019). Sixty-three Meals on Wheels (MOW) participants residing in Southern California were assessed, comparing nutritional status upon program intake against nutritional status after three to six months to identify improvement or decline. This study relied on self-reporting on the part of senior participants to explore the characteristics related to socioeconomic status and nutritional risk, and collect quantitative data. Further, it aimed to highlight whether nutritional risk was decreased through program usage. Access to the MOW nutrition program was found to correlate with a reduction in malnutrition risk among the participants in the study. Through the use of nutrition programs and their evaluations, malnutrition and malnutrition risk may be detected earlier, and subsequent measures for prevention can be employed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».