Contemporary nutrition-based interventions to reduce risk of infection among elderly long-term care residents: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elderly long-term care residents (ELTCRs) face considerable burden of infection, especially evident during the COVID-19 pandemic. The nutritional status of the host can influence susceptibility to infection by altering immune system integrity, therefore, nutrition-based interventions may be a viable complement to existing infection prevention measures. OBJECTIVE: This scoping review sought to identify nutritional interventions and factors that have the strongest evidence to benefit ELTCRs, and thus best poised for rigorous clinical trial evaluation and subsequent implementation. METHODS: A database search of OVID-Medline, OVID-Embase, and Web of Science was performed from 2011 to 2021 to identify nutritional intervention studies which attribute to changes in infection in contemporary ELTCR settings. Articles were screened in duplicate and data extraction completed by a single reviewer, while a second reviewer verified the data which was fitted to identify evidence for nutritional interventions related to reducing rates of infection among ELTCRs. RESULTS: The search identified 1018 studies, of which 11 (nine clinical trials and two observational cohort studies) satisfied screening criteria. Interventions that significantly reduced risk of infection included whey protein (any infection), Black Chokeberry (urinary tract infection), and vitamin D (acute respiratory tract infection, skin and soft tissue infection). Both zinc and a dedicated meal-plan significantly improved lymphocyte parameters. Vitamin D deficiency was associated with the development of respiratory tract infections. Probiotic and soy-based protein interventions did not significantly affect risk of infection or lymphocyte parameters, respectively. CONCLUSION: The current scoping review was effective in identifying the use of nutrition-based interventions for infection prevention among ELTCRs. In this study, some nutrition-based interventions were observed to significantly influence the risk of infection among ELTCRs. Nutritional interventions such as vitamin D (preventing deficiency/insufficiency), Black Chokeberry juice, zinc gluconate, whey protein, and varied and nutrient dense meal plans may be suitable for future rigorous clinical trial evaluation.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».