Frequency of malnutrition and associated risk factors in geriatric patients in a palliative care unit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Our study aimed to determine the frequency of malnutrition and associated risk factors in older patients receiving palliative care. Material and methods:This prospective cross-sectional study was performed with older patients hospitalized and treated in the palliative care unit of our university between December 1, 2022 and June 1, 2023.The demographic characteristics of the patients, reasons for palliative care admission, and the referring unit were recorded.The patients' nutritional status was assessed using the full mini nutritional assessment (MNA) and the geriatric nutritional risk index (GNRI).Selected laboratory parameters were recorded at admission to the palliative care unit.Results: The 371 patients included in the study had a median age of 74 years and 58.5% were female.Malnutrition was detected more frequently in geriatric palliative care patients with cerebrovascular disease, malignancy, dementia, and congestive heart failure.Malnutrition was detected in 69.32% of the patients according to GNRI and in 64.80% according to MNA.Prealbumin had the highest specificity (92.3%) at a cut-off value of 0.175 mg/dl.The multivariate logistic regression model created with these variables showed that female sex, Ca, Cl, prealbumin, and hemoglobin were significant independent risk factors for malnutrition (p < 0.05).Female sex was associated with 2.5 times higher odds of malnutrition.Conclusions: The prevalence of malnutrition was found to be high among geriatric palliative care patients in our study.The geriatric nutritional risk index can be used to diagnose malnutrition in immobile older palliative care patients and may be applied in routine patient follow-up to help improve quality of life.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».