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Enregistrement W4403202543 · doi:10.18103/mra.v12i9.5893

Addressing Nutrition Risk in Older Adults in Community Settings

2024· article· en· W4403202543 sur OpenAlex
Megan Macasaet, Rupinder Dhaliwal, Catherine Qiu Hua Chan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensCanadian Nutrition SocietyUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMedicinePsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrition risk, and subsequent malnutrition, can be common in community- dwelling older adults in Europe and other high-income regions. While a major factor in predicting loss of independence, hospitalization and mortality, they also largely preventable, but older adults often have limited supports to prevent or manage nutrition concerns in communities, compared with hospital settings. Primary care and other community settings are well-situated to provide screening and follow-up, although several barriers may exist when implementing preventative or curative interventions. Indeed, malnutrition prevalence in older adults ranges from less than 1% to almost 20% in high-income countries, which suggests there is disparity in prevention and treatment strategies. This narrative review aims to highlight the prevalence and costs of malnutrition, then focus on recent examples of community-based nutrition risk mitigation to guide the establishment of care pathways for malnutrition management in primary and community care. In particular, care pathways incorporating routine screening, which includes monitoring of dietary intake and weight of patients, with risk-based follow-up are shown to reduce nutrition risk. Likewise, leveraging both medical interventions from dietitians and non- medical interventions such as addressing food insecurity or social isolation are required to mitigate 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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,364 · 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