The socioecological correlates of meal skipping in community-dwelling older adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Meal skipping may contribute to nutrient deficiency across the lifespan. Multiple socioecological factors have been identified as correlates of meal skipping in adolescents and adults, but evidence in older adults is limited. OBJECTIVE: To determine the socioecological correlates of meal skipping in community-dwelling older adults. DATA SOURCE: Embase, PsycINFO, CINAHL, and MEDLINE electronic databases were systematically searched from inception to March 2021. DATA EXTRACTION: A total of 473 original research studies on socioecological factors and meal skipping among community-dwelling adults aged ≥65 years were identified. Title, abstract, and full-text review was performed by 2 reviewers independently, and a third reviewer resolved disagreements. A total of 23 studies met our inclusion criteria. Data were extracted by 1 reviewer from these studies and independently verified by another. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess methodological quality. DATA ANALYSIS: The frequency of meal skipping in included studies ranged between 2.1% and 61%. This review identified 5 domains of socioecological correlates associated with meal skipping in older adults: sociodemographic, behavioral, biomedical, psychological, and social. CONCLUSION: Understanding the factors associated with meal skipping in older adults can inform the development of targeted interventions to improve nutrition and health. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42021249338.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».