Assessing and Managing Unintentional Weight Loss: A Global Survey of Geriatrician Practice and Their Use of Ice Cream to Address It
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Unintentional weight loss (UIWL) is common among older adults but lacks standardized methods for its diagnosis and management. With a limited understanding on how geriatricians actually address UIWL, we conducted a survey to examine how they diagnose and manage it, and their opinions regarding the use of ice cream to address it. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: An international descriptive, cross-sectional, online survey conducted over a 16-week period in 2019 involving 1131 geriatricians in clinical practice across 51 countries. MEASUREMENTS: We collected information around respondent demographics, use of screening tools and diagnostic investigations, and pharmacological and non-pharmacological approaches to address UIWL. RESULTS: 89.1% of respondents reported frequently seeing UIWL. The most common methods reportedly used to evaluate UIWL were performing a comprehensive history and physical examination (97.4%) and assessing for cognitive impairment (86.5%). 74.2% noted that they routinely prescribed oral nutritional supplements and 71.6% involved non-medical professional(s) to help manage UIWL. While 50.4% reported recommending ice cream to their patients with UIWL, only 30.6% reported being aware of other colleagues recommending it. Geriatricians in practice for 30+ years were significantly more likely to recommend ice cream (P < 0.05). A thematic analysis of qualitative responses identified that prescribing ice cream tended to align both with patient preferences and socio-economic realities. CONCLUSION: While a majority of geriatricians surveyed routinely prescribe ONS and involve others to manage UIWL, at least half are also recommending ice cream. A key practice amongst experienced geriatricians, the use of ice cream could be better acknowledged as a practical and cost-effective way to address UIWL.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».