Influence of Alzheimer’s disease on the relationship between nutritional status and risk of fall
Notice bibliographique
Résumé
Although malnutrition and risk of falls in the elderly have increased in recent years, uncertainties exist as to whether these conditions are associated after controlling for sociodemographic variables, body composition, metabolic condition, and Alzheimer’s disease (AD). This study aimed to analyze the association between nutritional status and risk of fall in the elderly population. Participants were matched by gender and age, after they had been grouped on the basis of diagnosis of AD. The risk of falls, nutritional status, and mental status were assessed using the Downton Fall Risk Score (FRS), Mini Nutritional Assessment (MNA), and Mini Mental State Evaluation (MMSE), respectively. Logistic regression models adjusted for the main confounders were used in the analyses. Among the 68 elderly individuals studied, participants who were malnourished or at risk of malnutrition were more likely to fall (odds ratio = 8.29; 95% confidence interval = 1.49-46.04) than those with normal nutritional status, regardless of gender, age, education, body composition, and metabolic condition. This association did not remain significant after adjustment for AD, a potential confounder in this association. Malnutrition or its risk was independently associated with high risk of fall; thus, malnutrition should be considered in the prevention of falls among the elderly population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».