Nutrition and Physical Activity Clinical Practice Guidelines for Older Adults Living with Frailty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We developed clinical practice guidelines to provide health care providers with evidence-based recommendations for decisions related to the effective management of frailty and pre-frailty using nutrition and physical activity interventions. METHODS: We based the recommendations on two systematic reviews with meta-analyses. Nutrition, physical activity, and combined nutrition and physical activity interventions for adults ≥65y were considered if study populations were identified as frail using a frailty tool or assessment. Risk of bias and certainty of evidence were evaluated. We included physical outcomes, mobility, frailty, cognitive function, activities of daily living, falls, quality of life, diet quality, energy/fatigue levels, health services use, and caregiver outcomes. RESULTS: Overall, mobility improvements were moderate with nutritional strategies that optimize dietary intake, various types of physical activity interventions, and interventions that combine nutrition and physical activity. Physical outcomes, such as body mass and muscle strength, improved moderately with nutritional strategies and interventions that combined nutrition with physical activity. Frailty status improved with multi-component physical activity interventions. Strong recommendations include optimizing dietary intake, performing physical activity, and adopting interventions that combine nutrition and physical activity. We strongly recommend various types of physical activity including muscle strengthening activities, mobilization or rehabilitation exercises, and multi-component physical activity interventions. INTERPRETATION: Tailored nutrition and physical activity interventions based on individual goals and health status are associated with improved clinical and physical outcomes. While the recommendations facilitate shared decision-making, we identified sparse application of validated frailty assessments and lack of standardized research outcomes as critical gaps in knowledge.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».