Prevalence of Hypovitaminosis C and its Relationship with Frailty in Older Hospitalised Patients: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is common in older hospitalised patients and may be associated with micronutrient malnutrition. Only limited studies have explored the relationship between frailty and vitamin C deficiency. This study investigated the prevalence of vitamin C deficiency and its association with frailty severity in patients ≥75 years admitted under a geriatric unit. Patients (n = 160) with a mean age of 84.4 ± 6.4 years were recruited and underwent frailty assessment by use of the Edmonton Frail Scale (EFS). Patients with an EFS score <10 were classified as non-frail/vulnerable/mildly frail and those with ≥10 as moderate–severely frail. Patients with vitamin C levels between 11–28 μmol/L were classified as vitamin C depleted while those with levels <11 μmol/L were classified as vitamin C deficient. A multivariate logistic regression model determined the relationship between vitamin C deficiency and frailty severity after adjustment for various co-variates. Fifty-seven (35.6%) patients were vitamin C depleted, while 42 (26.3%) had vitamin C deficiency. Vitamin C levels were significantly lower among patients who were moderate–severely frail when compared to those who were non-frail/vulnerable/mildly frail (p < 0.05). After adjusted analysis, vitamin C deficiency was 4.3-fold more likely to be associated with moderate–severe frailty (aOR 4.30, 95% CI 1.33-13.86, p = 0.015). Vitamin C deficiency is common and is associated with a greater severity of frailty in older hospitalised patients.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».