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Enregistrement W4388771937 · doi:10.1017/s0714980823000703

Community-Based Nutrition Risk Screening in Older Adults (COMRISK): An Exploration of the Experience of Being Screened and Prevalence of Nutrition Risk in Alberta, Canada

2023· article· en· W4388771937 sur OpenAlexafffundabout
Rani Fedoruk, Heidi Olstad, Lori Watts, Monica Morrison, Jill Ward, Naomi Popeski, Marlis Atkins, Catherine B. Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthOlds CollegeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineEnvironmental healthGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objectives of this feasibility study were to measure the prevalence of nutrition risk in community-dwelling older adults (CDOA, ages ≥ 65 years) and explore the perspectives of CDOA of the acceptability, value, and effectiveness of nutrition risk screening in primary care and community settings. Using the Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating and Nutrition (SCREEN)© eight-item tool (n = 276), results indicated that moderate and high nutrition risks affected 50 per cent and 8 per cent, respectively, of those screened. Interviewees (n = 16) agreed that screening is acceptable, important, and valuable (Theme One). Effectiveness was unclear, as only 3 of 16 respondents recalled being told their nutrition risk status. When articulating nutrition-related issues, a food security theme, expressed in the third person, was prominent (Theme Two). Screening for nutrition risk and receiving nutrition information in community-based settings are acceptable to CDOA and medically necessary, as evidenced by the high proportion of CDOA at moderate-high nutrition risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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