Food Insecurity and Dietary Intake Among Elderly Population: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review seeks to determine the relationship between food insecurity among elderly people over the past decades and nutrient deficiency, which is rather unclear. We aim to systematically review the relationship between food insecurity and dietary intake among elderly population. METHODS: In this systematic review, we systematically searched the international databases including PubMed, Web of Sciences, and Scopus for scientifically related papers which have been published up until January 2018. For a more refined search, we used the Medical Subject Headings (MeSH) terms and Emtree. In terms of search protocol, no restrictions were placed on time and language. Two independent reviewers conducted the data refining processes. Validated form (PRISMA) was used to conduct quality assessment and data extraction. RESULTS: Eight cross sectional studies have been included in this review. Two of the studies were conducted in Asia and the remaining six studies were largely based in the United States and Canada. Food insecurity was associated with low levels of vitamin and mineral intakes such as vitamins E, A, B, and D and also zinc, calcium, magnesium, and iron. Most studies also reported insufficient energy, and micro and macronutrients intake among elderly people. CONCLUSIONS: The findings of this review evidence a considerable amount of food insecurity and nutrient deficiency, including vitamins E, C, D, B 2, and B 12 and zinc, phosphorus, and calcium among elderly population. These findings could be used as reliable evidence by policy makers and future complementary analyses.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».