Nurse-led coaching to improve dietary protein intake and reduce the risk of sarcopenia in middle-aged women
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: An adequate dietary protein intake is critical to preventing sarcopenia, a condition characterized by reductions in muscle mass, strength, and function. The objectives of this investigation were to determine the effectiveness and how telephone-based diet coaching by a nurse practitioner contributed to improving dietary protein intakes in middle-aged women.Methods: Middle-aged women were recruited, and those randomized to receive nutrition education (including a protein prescription) and weekly diet coaching (focused on improving protein intake) provided weekly responses to three semi-structured interview questions. Qualitative content analysis was used to examine the responses to these questions. Dietary protein intake was analyzed at baseline and the end of the 12-week study from three 24-hour diet recalls at each time point using diet-analysis software and repeated measures analysis of variance.Results: Coached participants (n = 25) significantly increased dietary protein intake (55.3 ± 10.3 g at baseline to 83.7 ± 14.5 g/day at the end of the study); 19 of the 25 participants (76%) met their recommended dietary protein prescription by the study’s end. Three themes “Identifying Opportunities for Behavior Change”, “Beneficial Behavior Changes”, and “Tailoring Individual Interventions” were identified as a result of the coaching and led to the overarching theme “Empowered by Knowledge, Successful by Support” depicting how coaching contributed to the behavior changes.Conclusions: Nurse-led coaching is an effective approach enabling middle-aged women to improve dietary protein intake. These improvements are especially important in reducing the risk for the development of sarcopenia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».