Factors associated with high nutrition risk by 10-year age group: Data from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundNutrition at midlife and beyond influences how an individual ages. Nutrition risk, the risk of poor nutritional health, is highly prevalent in community-dwelling adults in these age groups. As the factors associated with nutrition risk may vary between different age groups, research is needed on the differences in nutrition risk between age groups.AimTo examine the social, demographic, and health factors associated with high nutrition risk, determined using SCREEN-8, using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), stratified by 10-year age groups.MethodsUsing the baseline and first follow-up waves of the CLSA, bivariate multivariable logistic regression was conducted to examine the variables associated with high nutrition risk (SCREEN-8 score < 38) by 10-year age group.ResultsHigher levels of social support, higher social standing, more frequent participation in community activities, screening negative for depression, and higher levels of self-rated general health, healthy aging, and oral health were consistently associated with lower odds of being at high nutrition risk across all age groups at both baseline and follow-up.ConclusionIndividuals with low levels of social support, low social standing, infrequent participation in community activities, poor general health, poor healthy aging, poor oral health, or who screen positive for depression should be screened proactively for nutrition risk. Programs and policies designed to address social support, social standing, participation in community activities, depression, health, healthy aging, and oral health may also help reduce the prevalence of high nutrition risk.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».