Positive Correlation Between Changes in Serum Albumin Levels and Breakfast Non-Protein Calorie/Nitrogen Ratio in Geriatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Differences in nutrition intake by meal intake time of geriatric patients may affect albumin (Alb) synthesis ability. Methods: We included 36 geriatric patients (81.7 ± 7.7 years; 20 males and 16 females) as subjects. We calculated their dietary patterns (DPs) by computing intake by breakfast, lunch, and dinner, as well as by nutrient, for a weight of 1 kg/day for 4 weeks after hospitalization. We confirmed the relationship between "DP with a positive correlation with breakfast protein" and the change rate of albumin (Alb-RC). Then, we performed linear regression analysis to explore factors influencing Alb-RC and compared non-protein calorie/nitrogen ratio (NPC/N) between the upper and lower Alb-RC groups. Results: It was observed that Alb-RC was negatively correlated with "DP with a positive correlation with breakfast protein" (B = -0.055, P = 0.038) and positively correlated with breakfast NPC/N (B = 0.043, P = 0.029). Breakfast NPC/N tended to be higher in the upper group than in the lower group (P = 0.058). Conclusion: The study revealed that there was a positive correlation between Alb-RC levels and breakfast NPC/N in geriatric patients at the care mix institution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».