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Enregistrement W4324309256 · doi:10.3148/cjdpr-2022-043

The Evidence for Screening Older Adults for Nutrition Risk in Primary Care: An Umbrella Review

2023· review· en· W4324309256 sur OpenAlexaffvenue
Christine Marie Mills, Vanessa Trinca

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensResearch Institute for AgingQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary careFamily medicineMalnutritionMEDLINEGerontologySystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not known if nutrition risk screening of older adults should be a standard practice in primary care. The evidence in support of nutrition risk screening of older adults in primary care was examined and critically analyzed using an umbrella review. The peer reviewed and grey literature were searched for clinical practice guidelines (CPGs) and systematic reviews (SRs). Titles and abstracts were independently screened by the two authors. Resources were excluded if they did not apply to older adults, did not discuss nutrition/malnutrition risk screening, or were in settings other than primary care. Full texts were independently screened by both authors, resulting in the identification of six CPGs and three SRs that met the review criteria. Guidelines were appraised with the AGREE II tool and SRs with the AMSTAR 2 tool. The quality of the CPGs was high, while the quality of the SRs was low. The CPGs and SRs acknowledged a lack of high-quality research on the benefits of regular nutrition risk screening for older adults in primary care; however, CPGs recommended annual screening for older adults in primary care practices or other community settings. High-quality research investigating nutrition risk screening of older adults in primary care is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,469
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,105 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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