Masticatory function and mortality among older adults living in long‐term care facilities in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association between mortality and masticatory function in older adults living in long-term care facilities (LTCFs), controlling for demographic and health covariates. BACKGROUND: Poor oral health has been associated with mortality; however, no previous study investigated whether objective and self-reported poor masticatory function is a predictor of early mortality in LTCFs. MATERIALS AND METHODS: Baseline characteristics of 295 participants were collected, including age, sex, polypharmacy, mobility, activities of daily living, frailty, nutritional status, and objective (masticatory performance - chewing gum) and self-reported masticatory function. The participants were followed-up with for 4 years to record the mortality data. Cox regression models were run to analyse the data (α = .05). RESULTS: During the 4-year follow-up, 124 (42.0%) participants died. Older adults with poor masticatory performance (hazard ratio [HR] = 1.59, 95% confidence interval [95% CI] = 1.07-2.36) and those who self-reported masticatory dysfunction (HR = 1.48, 95% CI = 1.01-2.16) were at higher risk of early death than those with good mastication. However, in a multivariate model including both objective and self-reported masticatory function, only the objective measurement remained associated with early death (HR = 1.52, 95% CI = 1.02-2.27). CONCLUSION: Poor masticatory performance seems to be associated with early death in older adults living in LTCFs, but they may have shared risk factors accumulated throughout life that were not covered by the study period.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».