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 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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».