Nutrition risk varies according to social network type: data from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There were two primary objectives, namely: (1) to determine the social network types that Canadian adults aged 45 and older belong to and (2) to discover if social network type is associated with nutrition risk scores and the prevalence of high nutrition risk. DESIGN: A retrospective cross-sectional study. SETTING: Data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). PARTICIPANTS: 17 051 Canadians aged 45 years and older with data from baseline and first follow-up of the CLSA. RESULTS: CLSA participants could be classified into one of seven different social network types that varied from restricted to diverse. We found a statistically significant association between social network type and nutrition risk scores and percentage of individuals at high nutrition risk at both time points. Individuals with restricted social networks had lower nutrition risk scores and are more likely to be at nutrition risk, whereas individuals with diverse social networks had higher nutrition risk scores and are less likely to be at nutrition risk. CONCLUSIONS: Social network type was associated with nutrition risk in this representative sample of Canadian middle-aged and older adults. Providing adults with opportunities to deepen and diversify their social networks may decrease the prevalence of nutrition risk. Individuals with more restricted networks should be proactively screened for nutrition risk.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».