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Enregistrement W4318026626 · doi:10.1080/21551197.2023.2169429

Weight Loss and Weight Gain: Multi-Level Determinants Associated with Resident 3-Month Weight Change in Long-Term Care

2023· article· en· W4318026626 sur OpenAlexafffund
Heather Keller, Maryam Iraniparast, Jill Morrison, Christina Lengyel, Natalie Carrier, Susan E. Slaughter

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition in Gerontology and Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de MonctonUniversity of ManitobaInstitute of AgingResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWeight gainMedicineWeight changeWeight lossGerontologyBody weightDemographyEnvironmental healthObesityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined factors associated with weight change in 535 residents in 32 long term care homes where 3-month weight records were available. Trained researchers and standardized measures (e.g., nutrition status, food intake, home characteristics) were used to collect data; weight change was defined as ±2.5%. Just over 25% of the sample lost and 21% gained weight. Weight stability was compared to loss or gain. Weight loss was associated with being male, malnourished (MNA-SF or BMI <25), energy and protein intake and oral nutritional supplement use, while weight gain was associated with being female, and a physically (e.g., less noise) and socially supportive dining room. Weight stability was associated with better cognition. A high proportion of residents had a significant weight change in 3 months. Modifiable factors associated with weight stability or gain suggest focusing interventions that promote food intake and improve the mealtime environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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