Assessment of nutritional risk in persons with mental health disorders admitted to the acute psychiatric inpatient unit: an Italian study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental disorders can impact on several aspects of the person and therefore also on nutritional models; the literature shows that psychiatric persons are at risk of malnutrition, but the available studies are limited, particularly in Italy. AIMS: To investigate the prevalence of malnutrition by defect and metabolic syndrome in inpatients in an acute Psychiatric unit. To evaluate the characteristics and food habits of the sample. METHODS: Assessment of the risk of malnutrition (Mini Nutritional Assessment Scale) and Metabolic Syndrome (APTIII criteria) by administering a new scale to all persons aged 18+ at admission in two inpatient units of a major teaching hospital in Milan, Italy. FINDINGS: One Hundred one people were enrolled; 29.70% were malnourished or at risk of malnutrition by defect; Major Depressive Disorder, serum levels of albumin below range and low levels of appetite were significantly associated with malnutrition. 11.88% was suffering from Metabolic Syndrome, which was significantly associated with Psychotic Disorder, high levels of appetite and junk food consumption. CONCLUSIONS: The results highlighted the relevance of malnutrition in the psychiatric population and suggest the need for a systematic evaluation, in every clinical context as well as the key role of nurses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».