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Enregistrement W4393425599 · doi:10.2196/56714

Social Factors Associated With Nutrition Risk in Community-Dwelling Older Adults in High-Income Countries: Protocol for a Scoping Review

2024· review· en· W4393425599 sur OpenAlexaffvenue
Christine Marie Mills, Liza Boyar, J. O’Flaherty, Heather Keller

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensResearch Institute for AgingMount Saint Vincent UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyProtocol (science)MedicinePsychologyEnvironmental healthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In high-income countries (HICs), between 65% and 70% of community-dwelling adults aged 65 and older are at high nutrition risk. Nutrition risk is the risk of poor dietary intake and nutritional status. Consequences of high nutrition risk include frailty, hospitalization, death, and reduced quality of life. Social factors (such as social support and commensality) are known to influence eating behavior in later life; however, to the authors' knowledge, no reviews have been conducted examining how these social factors are associated with nutrition risk specifically. OBJECTIVE: The objective of this scoping review is to understand the extent and type of evidence concerning the relationship between social factors and nutrition risk among community-dwelling older adults in HICs and to identify social interventions that address nutrition risk in community-dwelling older adults in HICs. METHODS: This review will follow the scoping review methodology as outlined by the JBI Manual for Evidence Synthesis and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines. The search will include MEDLINE (Ovid), CINAHL, PsycINFO, and Web of Science. There will be no date limits placed on the search. However, only resources available in English will be included. EndNote (Clarivate Analytics) and Covidence (Veritas Health Innovation Ltd) will be used for reference management and removal of duplicate studies. Articles will be screened, and data will be extracted by at least 2 independent reviewers using Covidence. Data to be extracted will include study characteristics (country, methods, aims, design, and dates), participant characteristics (population description, inclusion and exclusion criteria, recruitment method, total number of participants, and demographics), how nutrition risk was measured (including the tool used to measure nutrition risk), social factors or interventions examined (including how these were measured or determined), the relationship between nutrition risk and the social factors examined, and the details of social interventions designed to address nutrition risk. RESULTS: The scoping review was started in October 2023 and will be finalized by August 2024. The findings will describe the social factors commonly examined in the nutrition risk literature, the relationship between these social factors and nutrition risk, the social factors that have an impact on nutrition risk, and social interventions designed to address nutrition risk. The results of the extracted data will be presented in the form of a narrative summary with accompanying tables. CONCLUSIONS: Given the high prevalence of nutrition risk in community-dwelling older adults in HICs and the negative consequences of nutrition risk, it is essential to understand the social factors associated with nutrition risk. The results of the review are anticipated to aid in identifying individuals who should be screened proactively for nutrition risk and inform programs, policies, and interventions designed to reduce the prevalence of nutrition risk. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56714.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,021
Bibliométrie0,0170,014
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,017

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 Opus0,484
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,166 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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