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Enregistrement W4395679421 · doi:10.54005/geneltip.1233622

Determination of Daily Fluid Intake Levels and Affecting Factors of Elderly Individuals Living at Home

2024· article· en· W4395679421 sur OpenAlexaboutno aff
Halil İbrahim Tuna

Notice bibliographique

RevueGenel Tıp Dergisi · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluid intakeActivities of daily livingGerontologyMedicineEnvironmental healthPsychologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Aims: In this study, it was aimed to determine the daily fluid intake and the factors affecting the fluid intake of elderly individuals living at home. Methods: This descriptive study collected data from a total of 91 elderly individuals. The sociodemographic characteristics form, daily fluid intake determination form, Edmonton Vulnerability Scale, Katz Activities of Daily Living Scale, and Perceived Well-being Scale were used to collect data. For the fluid consumption status, the body surface area of the elderly individuals, the amount of fluid they should take daily, and the amount of fluid consumption deficiency were calculated. Results: It was determined that the elderly individuals consumed an average of 1247.25 ± 428.71 milliliters of fluid per day and the average daily fluid deficit was 1065.60 ± 417.91 milliliters. It has been determined that elderly individuals are in the middle-frail border, semi-dependent in activities of daily living, and their well-being is low. In addition, it has been determined that elderly individuals do not want to go to the toilet frequently, have the most constipation problems due to lack of fluid consumption, and consume the most liquid between meals. Conclusion: It has been determined that elderly individuals consume half as much fluid as they should daily are in the moderate fragility limit, are semi-dependent in daily living activities, and have low well-being. It has been determined that elderly individuals who use less than four drugs, live with their spouse, have been hospitalized before, and do not have a chronic disease consume more fluids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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